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FORMAÇÃO PEDAGÓGICA // Estratégias para avaliação remota de estudantes de medicina da UMinho

Simpósios e Workshops

Quando

22 > 22.05.2020 · 11:00 > 12:00

Onde

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Docentes de Ensino Superior

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A avaliação remota de estudantes de medicina na Universidade do Minho foi fruto de uma rápida adaptação ao período de contingência vivido durante a pandemia de COVID-19. A equipa de Formação Pedagógica da Escola Superior de Saúde contactou um dos docentes responsáveis pela iniciativa, o Professor José Miguel Pêgo, para um workshop sobre esta temática.


Vivemos um período disruptivo e transformador fruto do surto da pandemia de COVID-19. Perante as circunstâncias limitadoras e de contingência, a Faculdade de Medicina da Universidade do Minho tomou medidas rápidas, incluindo a decisão de implementar um processo de avaliação remota.

A implementação deste processo passou pela recolha e estudo de informações relevantes, através de uma pesquisa sobre acessibilidade e confiança no uso de instrumentos baseados na Web, bem como o já existente know-how da equipa da UMinho em tecnologia educacional. O desafio foi no campo da avaliação remota, em que o conhecimento era muito limitado e, perante as circunstâncias, não existiu tempo suficiente para fazer testes.

O que foi tentado?

Reconhecendo as várias dimensões críticas da avaliação remota válida, a Faculdade de Medicina da Universidade do Minho desenvolveu a seguinte abordagem para implementar a avaliação remota:

  • Exames formativos e rede de suporte - esses exames permitiram testar o processo de acesso remoto;
  • Livro aberto e itens cronometrados - a confiança nos alunos é um elemento essencial. A equipa confiou nos alunos para agirem com integridade, e o garante da segurança foi assegurado pelo corpo docente na projeção de itens cronometrados e apropriados para consulta.
  • Justiça - aspecto fundamental da avaliação de um aluno. Como era foi possível garantir a igualdade de circunstâncias e condições na realização dos exames, e ainda não foi possível avaliar o impacto destes elementos variáveis dos testes no desempenho dos exames, as pontuações foram normalizadas para a pontuação média das últimas três coortes no mesmo exame. O desempenho do aluno será calculado com base numa pontuação z, relacionada com o desempenho médio do exame de avaliação remota e normalizado para uma pontuação de referência dos últimos três anos. Desta forma, garante-se que os alunos não fiquem em desvantagem quando comparados a coortes anteriores e futuras.
  • Liberdade de escolha - considerando que alguns alunos se podem sentir desconfortáveis com o formato de avaliação remota, ser-lhes-á dada, a priori, a oportunidade de escolher entre este modelo ou uma avaliação alternativa.
  • Transparência e apoio emocional - os alunos contribuíram para o processo que resultou no modelo de avaliação atual, que é um garante de transparência e, além disso, diminui significativamente o sofrimento emocional.


Neste webinar, será abordada a forma de implementação destas estratégias e feita uma análise dos resultados da sua implementação. 


FORMADOR

José Miguel Pêgo é Anestesiologista e Professor Auxiliar na Escola de Medicina de Braga. Integra o Instituto de Investigação em Ciências da Vida e Saúde. Ministra Farmacologia, Anestesiologia e Cuidados Intensivos. Coordena a Unidade de Educação Médica, que apoia pedagógica e cientificamente membros do corpo docente e estudantes.

Os seus principais interesses de investigação são os efeitos do stress crónico no comportamento emocional e o entendimento dos mecanismos subjacentes. Além desta temática, também investiga sobre o processo de avaliação cognitiva.

É certificado pelo National Board of Medical Examiners in the Foundations of Assessment in Medical Education (FAME) e membro do European Board of Medical Assessors.
Fundou a iCognitus, onde atualmente ocupa a posição de CEO. Esta empresa é especialista em software de avaliação escrita (medQuizz).



Pode inscrever-se na página da Escola Superior de Saúde, em cursos e formações. Se tiver alguma dúvida contacte: 

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Autor

arpl

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