Making judgments based on reported observations of trainee performance: a scoping review in Health Professions Education
Notice bibliographique
Résumé
Background: Educators now use reported observations when assessing trainees' performance. Unfortunately, they have little information about how to design and implement assessments based on reported observations. Objective: The purpose of this scoping review was to map the literature on the use of reported observations in judging health professions education (HPE) trainees' performances. Methods: Arksey and O'Malley's (2005) method was used with four databases (sources: ERIC, CINAHL, MEDLINE, PsycINFO). Eligibility criteria for articles were: documents in English or French, including primary data, and initial or professional training; (2) training in an HPE program; (3) workplace-based assessment; and (4) assessment based on reported observations. The inclusion/exclusion, and data extraction steps were performed (agreement rate > 90%). We developed a data extraction grid to chart the data. Descriptive analyses were used to summarize quantitative data, and the authors conducted thematic analysis for qualitative data. Results: Based on 36 papers and 13 consultations, the team identified six steps characterizing trainee performance assessment based on reported observations in HPE: (1) making first contact, (2) observing and documenting the trainee performance, (3) collecting and completing assessment data, (4) aggregating assessment data, (5) inferring the level of competence, and (6) documenting and communicating the decision to the stakeholders. Discussion: The design and implementation of assessment based on reported observations is a first step towards a quality implementation by guiding educators and administrators responsible for graduating competent professionals. Future research might focus on understanding the context beyond assessor cognition to ensure the quality of meta-assessors' decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,171 | 0,439 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».