Affiches
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Le test de concordance de script (TCS) est habituellement utilisé pour évaluer le raisonnement dans des situations complexes où les opinions peuvent être divisées, les scores étant obtenus par comparaison avec un groupe de référence .Il est possible d'utiliser cette caractéristique pour en faire un outil d'apprentissage et de développement de la réflexivité .Objectifs/questions : Rapporter les données sur l'utilisation du TCS pour développer les compétences d'enseignants et la réflexion sur les pratiques d'enseignement .Méthodes : Population : enseignants à la Faculté de médecine de l'Université de Montréal qui ont participé à des activités de perfectionnement des professeurs dans la dernière année .Des situations éducatives pertinentes ont été choisies, basées sur des besoins de formation perçus par les enseignants cliniques ainsi que sur des besoins institutionnels .Des scénarios cliniques liés à l'enseignement ont été développés avec des questions s'y rattachant .Chaque participant inscrit à ce programme de développement professionnel continu (DPC) recevra un total de 8 scénarios pédagogiques suivis d'une série de questions .Les participants seront en mesure de comparer leurs réponses avec celles d'un groupe d'experts et auront accès à du matériel pédagogique supplémentaire .Résultats : Les résultats attendus sont une promotion de la réflexion chez les apprenants .L'analyse des résultats du TCS et l'évaluation de cette démarche seront réalisées pour mesurer la satisfaction des participants et vérifier, après l'activité, l'impact sur la pratique pédagogique .Discussion/conclusion : Cette étude pilote permettra d'évaluer l'intérêt d'utiliser le TCS pour améliorer les compétences pédagogiques des enseignants et initier un processus d'apprentissage qui stimule la réflexion sur les questions d'enseignement .
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.308 | 0.125 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".