Résumé de l’activité
La modélisation de Rasch est fréquemment utilisée pour valider les scores d’échelles de mesure en santé ainsi qu’en sciences humaines et sociales. Dans les programmes de formation en santé, son utilisation pourrait aussi contribuer à l’avancement des connaissances en matière d’évaluation des apprentissages complexes (compétences, aptitudes). Cette activité scientifique permettra aux participant.e.s de se familiariser avec les fondements théoriques de la modélisation de Rasch. Elle leur permettra aussi d’explorer l’utilisation d’un outil d’évaluation du raisonnement clinique, le test de concordance de script. Par l’entremise des résultats d’une étude menée à l’aide d’un test de concordance de script en formation médicale, les participants pourront comprendre comment la modélisation de Rasch a informé des difficultés de raisonnement clinique d’étudiant.e.s, tant au regard des connaissances professionnelles ciblées par le test que des processus cognitifs sollicités. Enfin, les participant.e.s à l’activité scientifique seront informés des références clés sur le thème et des logiciels disponibles pour réaliser des analyses métriques sous les fondements théoriques de la modélisation de Rasch.
Objectifs de l’activité
- Comprendre les fondements théoriques de la modélisation de Rasch et ses postulats
- Connaître les étapes pour réaliser une analyse de type Rasch de bonne qualité
- Comprendre comment la modélisation informe conjointement du niveau d’habileté des étudiant.e.s, et de difficulté des items d’un test
Animatrices de l'activité
Marie-France Deschênes, inf., PhD., est professeure adjointe à la Faculté des sciences infirmières de l’Université de Montréal, chercheuse au Centre interdisciplinaire de réadaptation du Montréal métropolitain (CRIR) et au Centre d’innovation en formation infirmière et apprentissage professionnel (CIFI-AP). Après avoir obtenu son PhD à l'Université de Montréal, elle a effectué un postdoctorat en mesure et évaluation en éducation à la Faculté d’Éducation à l’Université d’Ottawa. Ses recherches se concentrent sur les stratégies utilisées en contextes académique et clinique pour promouvoir l’apprentissage/enseignement et l’évaluation du raisonnement clinique, notamment par la théorie des scripts. Elle s’intéresse aussi à la formation des formateurs, au développement et à l’évaluation des compétences et à la mesure en éducation.
Patricia Vohl, MD, PhD., est médecin et mathématicienne/statisticienne de formation. À l’automne 2023, elle a terminé un doctorat en mesure et évaluation en éducation à l’Université de Montréal. Elle est coordonnatrice du GRAM-Q (Groupe de recherche sur l'admission en médecine au Québec) et chargée de cours à la Faculté de médecine et à la Faculté des sciences de l'éducation de l’Université de Montréal. Ses intérêts de recherche gravitent autour de la mesure et de l’évaluation des apprentissages et des compétences aux ordres d’enseignement primaire, secondaire et post-secondaire.
Conflits d'intérêts
Les conférencières déclarent n'avoir aucun conflit d'intérêt en lien avec cette activité scientifique, qui, par ailleurs, n'a bénéficié d'aucune source de financement.
Pour participer au webinaire
L'activité est offerte gratuitement et est ouverte à toutes et à tous. L'inscription est toutefois obligatoire pour y participer. Vous pouvez vous y inscrire en cliquant sur le lien plus bas. Ce webinaire ne sera pas enregistré.