Construction d'une échelle décrivant les niveaux de compétence de collaboration, à partir d'indicateurs validés par des enseignants cliniciens en médecine
Notice bibliographique
Résumé
La collaboration est une compétence essentielle que les futurs médecins doivent développer. La détermination des niveaux de compétence est cruciale dans la planification de cet apprentissage. Les échelles descriptives suscitent un intérêt croissant, car elles décrivent en termes qualitatifs les performances attendues. Nous inspirant de la méthodologie mixte de Blais, Laurier, & Rousseau (2009), nous avons construit en cinq étapes une échelle de niveau de compétence de collaboration: 1) formulation dâune liste dâindicateurs situés à quatre niveaux de la formation médicale (préclinique, externat, résidence junior et sénior) par les chercheurs (n= 3) et un groupe dâéducateurs (n=7), leaders pédagogiques possédant une expertise pour la compétence de collaboration; 2) sondage en ligne comprenant quatre questionnaires portant sur les niveaux de 118 indicateurs, auprès dâenseignants cliniciens représentant les différentes spécialités (n=277); 3) analyse, avec le modèle partial credit de Rasch, des réponses aux questionnaires appariés par calibration concurrente; 4) détermination des niveaux des indicateurs par les éducateurs et les chercheurs; et 5) rédaction de lâéchelle à partir des indicateurs de chaque niveau. \nLâanalyse itérative des réponses montre une adéquation au modèle de Rasch et répartit les indicateurs sur lâéchelle linéaire aux quatre niveaux. Les éducateurs déterminent le niveau des 111 indicateurs retenus en tenant compte des résultats du sondage et de la cohérence avec le curriculum. Lâéchelle comporte un paragraphe descriptif par niveau, selon trois capacités : 1) participer au fonctionnement dâune équipe; 2) prévenir et gérer les conflits; et 3) planifier, coordonner et dispenser les soins en équipe. \nCette échelle rend explicites les comportements collaboratifs attendus à la fin de chaque niveau et est utile à la planification de lâapprentissage et de lâévaluation de cette compétence. La discordance entre les niveaux choisis par les éducateurs et ceux issus de lâanalyse des réponses des enseignants cliniciens est principalement due au faible choix de réponse du niveau préclinique par les enseignants et aux problèmes dâadéquation pour les indicateurs décrivant la gestion des conflits. Cette recherche marque une avan- cée dans la compréhension de la compétence de collaboration et démontre lâefficacité de la méthodologie de Blais (2009) dans un contexte de compétence transversale, en sciences de la santé. Cette méthodologie pourrait aider à approfondir les trajectoires de développement dâautres compétences.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».