The Importance of Student Preparedness Characteristics for Veterinary Workplace Clinical Training (WCT) in a Distributive Curriculum, from the Perspectives of Students, Academics, and Clinical Supervisors
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary students, academics, and clinical supervisors are likely to have different perspectives on what it takes to be prepared for workplace clinical training (WCT). Differing expectations could confuse students if they receive conflicting messages about the skills and attributes to which they should aspire. Furthermore, they may struggle to engage with the affordances that workplaces provide for learning if unprepared. Using a survey, we ranked 91 preparedness characteristics and seven preparedness themes for WCT for importance, according to clinical supervisors, academics, and final-year veterinary students before and after undergoing WCT in a UK veterinary school employing a distributive model of WCT. Statistical analyses were used to determine (a) rank alignment and (b) significant differences in characteristic and theme rank among groups. The correlation among characteristic rankings was strongest between students and clinical supervisors, and weakest between clinical supervisors and academics. Honesty, integrity, and dependability together formed the most important characteristic for students and clinical supervisors, whereas students' awareness that perfection is not expected was the most important characteristic for academics. The "knowledge" theme was ranked as significantly more important for academics compared with students pre-WCT. Therefore, differences in the expectations of students starting WCT have been demonstrated in this study. As the educational setting transitions from classroom to clinic, academics and students must adapt their notions of preparedness to align with conceptions of learning and teaching in the workplace, while supervisors should be mindful of students' pre-existing expectations. Continuous communication and expectation alignment are necessary for a cohesive curriculum strategy.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».