Utilizing transformative learning theory to enhance professional identity formation
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To analyze the impact of a Transformative Learning Theory (TLT)-based toolkit on pharmacy students' self-evaluation of professional identity formation (PIF). Methods: This prospective, interventional cohort study included pre-clinical pharmacy students in a hospital skills-based course. Study participants were included if they completed the Professional Self Identity Questionnaire (PSIQ-9) and Macleod Clark Professional Identity Scale (MCPIS-9) at baseline (week 1), midpoint (week 8), and endpoint (week 15) of the course. The primary outcome was to assess the mean change in PSIQ-9 and MCPIS-9 scores from baseline to endpoint; the outcome was analyzed using the Wilcoxon-Signed Rank Test. Secondary outcomes included assessing the mean difference in questionnaire scores from baseline to midpoint and midpoint to endpoint. Results: Seventy-nine pharmacy students were eligible, with 11 (14%) completing both questionnaires at all time points and 39 (49%) completing them at baseline and midpoint. Comparing baseline and endpoint scores, there was an increase in the PSIQ-9 mean difference for teaching others and a decrease in the MCPIS-9 for feeling ashamed of the profession. No MCPIS-9 differences were found between baseline and midpoint. Three PSIQ-9 questions, communication, using patient records, and teaching others, were significant at baseline and midpoint. Conclusion: The TLT-based toolkit had a minimal impact on students' self-evaluation of PIF based on the PSIQ-9 and MCPIS-9 questionnaires over a 15-week course. Studies with larger sample sizes and longer durations are needed to provide more conclusive results.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».