A phenomenological study of resident and faculty experiences with learner engagement in the normalization of workplace-based assessment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Workplace-based assessments (WPBA) have become integral to learner-centred medical education. As previous research has linked learner engagement to WPBA implementation, this study explores residents' and faculty members' experiences with learner engagement in the normalisation of WPBA practice. Methods: Transcendental phenomenology was used as the qualitative approach, focusing on the participants' lived experiences. A semi-structured interview guide was used to interview five faculty members and five residents who had conducted WPBA. The interviews were transcribed and analysed using phenomenological data analysis. Results: Three themes were identified between learner engagement and WPBA conduct: (a) work environment, (b) roles and relationships, and (c) mutually beneficial teaching and learning. WPBA learner engagement occurred when participants interacted with each other and with the clinical setting to facilitate teaching and learning. Both participant groups reported a desire to participate in WPBA, but time constraints at times hindered participation. The residents indicated that WPBA improved their knowledge and admitted to experiencing negative emotions during the assessment. Overall, participants recognised the reciprocal benefits of WPBA participation for their professional development. Conclusion: The findings of the study suggest that learner engagement influences the use of WPBA. Consequently, it may be beneficial to consider the role of learner engagement to normalise WPBA application for teaching and learning in the clinical context.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».