Analisis Efektivitas Pembimbingan Mahasiswa Dalam Persiapan Mengikuti UKMPPD (Uji Kompetensi Mahasiswa Pendidikan Profesi Dokter) Terhadap Kelulusan UKMPPD Nasional Periode 2016
Notice bibliographique
Résumé
Undang-Undang RI nomor 29 tahun 2004 tentang Praktek Kedokteran dalam pasal 29 ayat (3) menjelaskan bahwa untuk memperoleh surat tanda registrasi dokter harus memenuhi berbagai persyaratan diantaranya memiliki sertifikat kompetensi. Untuk dapat memiliki sertifikat kompetensi tersebut, mahasiswa harus lulus uji kompetensi yang bersifat nasional, atau yang disebut UKMPPD (Uji Kompetensi Mahasiswa Pendidikan Profesi Dokter). Fakultas Kedokteran dan Kesehatan Universitas Muhammadiyah Jakarta dalam hal ini sebagai institusi yang juga ikut serta UKMPPD, melakukan persiapan berupa pembimbingan ke mahasiswa dalam menghadapi UKMPPD. Permasalahan yang dialami FKK UMJ yaitu data kelulusan UKMPPD batch Februari, 4 lulus (37) dengan rerata nilai 71,75 (rerata nasional 66), batch Mei 60 lulus (114) dengan rerata nilai 72,62 (rerata nasional 66), batch Agustus 37 lulus (67) dengan rerata nilai 72,66 (rerata nasional 66), batch November 37 lulus (55) dengan rerata nilai 73,01 (rerata nasional 66) sedangkan rerata nilai peserta UK-CBT untuk periode Feb – Nov 2016 yaitu 64,64 (rerata nasional 65,89). Tujuan penelitian ini untuk mengetahui efektivitas pembimbingan peserta UKMPPD untuk meningkatkan persentase kelulusan. Penelitian ini dilakukan secara analitik deskriptif dengan pendekatan retrospektif menggunakan data sekunder berupa umpan balik bagi institusi peserta UKMPPD periode Feb - Nov 2016 dan data hasil tryout mahasiswa FKK UMJ periode 2016. Hasil analisis didapatkan bahwa rerata nilai tryout mahasiswa adalah sebesar 61,565 sedangkan rerata lulusan nilai UKMPPD nasional mahasiswa FKK UMJ adalah sebesar 72,52. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan nilai dari pelaksanaan tryout ke pelaksanaan UKMPPD dengan persentase kenaikan sebesar 7,89%. Berdasarkan kajian analisis didapatkan nilai kelulusan mahasiswa FKK UMJ lebih tinggi dari rerata nasional namun masih rendah dalam hal pencapaian persentase kelulusan sehingga diperlukan peninjauan kembali kurikulum yang sesuai dengan capaian sasaran SKDI, evaluasi strategi pengajaran, metode pengajaran, sistem assessment dan pelaksanaan pembimbingan peserta UKMPPD.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».