Implementation of Total Quality Management in Higher Pharmaceutical Education: Opportunity and Challenge.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Higher pharmaceutical education in China has made a great development in recent years.A few problems, such as unevenness of school-running level, lack of students innovation and deficiency of teaching effect, are also exposed in its rapid development.The reasons for these challenges are also revealed that old teaching mode and increasing enrollment scale in China's university may be the primary causes.Methods: To face these problems, some measures should be taken.Total quality management (TQM), as a novel teaching concept, is proposed in this article to integrate into higher pharmaceutical education in China.Results: To implement TQM, suggestions are given to emphasize on professional ethics, course quality and practice teaching.Firstly, the educators should take phar macy moral as one of the important contents and infiltrate it in all teaching activities so as to realize the cultivation of professional ethics.In addition, in order to improve course quality, it is necessary to implement curriculum reform by broadening curriculum caliber, optimizing curriculum system and removing regional segmentation in professional courses.What's more, practice teaching should be actively adopted to combine itself with higher pharmaceutical education in China due to it being a discipline depending largely on the practice.Conclusion: It is necessary to boost the TQM step by step within a healthy system, which will play an important role in improving the quality of pharmaceutical education.Though implementation of TQM in higher pharmaceutical education faces various opportunity and challenge, the philosophy of TQM will be gradually accepted by more and more universities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».