Conditions d’implantation du portfolio électronique « Aristote » dans un programme de formation en spécialité : une étude pilote en radio-oncologie
Notice bibliographique
Résumé
\n Contexte : Au Canada, les programmes de formation en spécialités médicales introduisent progressivement des outils pédagogiques pour promouvoir le développement et l’évaluation des compétences selon le référentiel CanMEDS. À l’Université de Montréal un portfolio électronique, « Aristote », a été conçu sur une application open source portfolio (OSP) du projet SAKAI, pour favoriser le développement de ces compétences par une démarche réflexive. Objectif : Définir les conditions qui détermineront son utilisation par les résidents dans le cadre de leur programme de formation. Matériel et méthodes : L’utilisation du portfolio a été testée dans une spécialité, la radio-oncologie, auprès de treize résidents pendant une période de trois mois. Au terme de cette période, les opinions des résidents et de la directrice de programme ont été recueillies à l’occasion d’un groupe de discussion focalisée, structuré par un guide d’entretien. Tous les propos ont été enregistrés puis transcrits et analysés par l’étudiante de recherche. Résultats : Les conditions pouvant faciliter l’implantation du portfolio incluent : 1) que son utilisation soit obligatoire; 2) que le(la) directeur(trice) de programme soit motivé(e) par l’outil et impliqué(e) activement dans le projet; 3) qu’un but précis d’utilisation de l’outil soit identifié; 4) que le nombre de réflexions à colliger soit réaliste; 5) qu’il soit possible d’échanger les réflexions avec des pairs et/ou des superviseurs de stage et; 6) que l’étudiant puisse suivre l’évolution de ses réflexions dans le temps. Conclusion : L’utilisation du portfolio se heurte à plusieurs obstacles au sein des programmes de formation en spécialité. Elle est cependant possible si certaines conditions sont respectées. \n
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».