Protocol for a scoping review study on learning plan use in undergraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current paradigm of competency-based medical education and learner-centredness requires learners to take an active role in their training. However, deliberate and planned continual assessment and performance improvement is hindered by the fragmented nature of many medical training programs. Attempts to bridge this continuity gap between supervision and feedback through learner handover have been controversial. Learning plans are an alternate educational tool that helps trainees identify their learning needs and facilitate longitudinal assessment by providing supervisors with a roadmap of their goals. Informed by self-regulated learning theory, learning plans may be the answer to track trainees' progress along their learning trajectory. The purpose of this study is to summarise the literature regarding learning plan use specifically in undergraduate medical education and explore the student's role in all stages of learning plan development and implementation. METHODS: Following Arksey and O'Malley's framework, a scoping review will be conducted to explore the use of learning plans in undergraduate medical education. Literature searches will be conducted using multiple databases by a librarian with expertise in scoping reviews. Through an iterative process, inclusion and exclusion criteria will be developed and a data extraction form refined. Data will be analysed using quantitative and qualitative content analyses. DISCUSSION: By summarising the literature on learning plan use in undergraduate medical education, this study aims to better understand how to support self-regulated learning in undergraduate medical education. The results from this project will inform future scholarly work in competency-based medical education at the undergraduate level and have implications for improving feedback and supporting learners at all levels of competence. SCOPING REVIEW REGISTRATION: Open Science Framework osf.io/wvzbx.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».