Repenser et contextualiser l’évaluation continue du futur médecin généraliste : le pari de l’ <i>Assessment for Learning</i>
Bibliographic record
Abstract
Depuis plusieurs années, dans de nombreux pays, les formations des professionnels de la santé sont traversées par des réformes visant à adapter la professionnalisation aux besoins changeants de la société, ce qui amène à repenser les apprentissages et leur évaluation. Mais pour être efficaces, ces réflexions doivent idéalement s’ajuster aux spécificités locales. Cette étude porte sur un contexte particulier, celui de la formation des médecins généralistes en Belgique francophone, afin d’en repenser l’évaluation continue. Une recherche longitudinale collaborative a réuni des acteurs concernés par l’évaluation pour déterminer les compétences des futurs professionnels et la manière d’accompagner leur développement. Les résultats ont abouti à la création d’un référentiel de compétences organisé en niveaux de développement et en attendus par année de formation. Utilisé comme outil d’accompagnement, il soutiendrait une évaluation pour l’apprentissage (Assessment for Learning) capable de situer l’assistant dans son parcours et de déterminer le pas de plus qu’il pourrait faire pour progresser vers la professionnalisation.
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 | 0.091 | 0.101 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".