Algunas Tendencias Actuales en Educación Médica
Notice bibliographique
Résumé
Desde la revolución “flexneriana” de hace 100 años hubo muchos intentos de cambios en la enseñanza de la medicina y surgieron nuevas tendencias generales en educación médica. Principalmente surge la necesidad de superar el modelo biomédico clásico hacia uno más centrado en la persona (y en la sociedad). El curriculum tiende a ser más competo e integral, con la incorporación de aspectos comunitarios, de integración de dimensiones clínicas y de habilidades interpersonales. La planificación curricular se adapta mejor a las necesidades del estudiante y de la sociedad. La admisión de los estudiantes y su selección, busca hacerse más inclusiva, equitativa, y basada en la ciencia de la evaluación. Aparecen modelos de universidades virtuales que seguramente en el futuro serán exitosas, a partir del rápido desarrollo de simuladores, de nuevas tecnologías de la información y del uso de redes sociales. Hay muchos ejemplos de modelos mixtos de aprendizaje a distancia y actividades presenciales (blendede-learning). Se incorpora la concepción de entrenamiento y formación multiprofesional e interprofesional, e incluso la integración de la formación de pregrado y de posgrado en algunas escuelas de acuerdo a la orientación elegida. La evaluación de los saberes y las competencias profesionales tienden a hacerse cada vez más descriptivas, con énfasis en la reflexión y en las habilidades metacognitivas, y utilizan tests sofisticados (OSCE, miniCEX, Script Concordance Tests). La formación docente tiende a ser más longitudinal, reflexiva, interactiva y favoreciendo el compromiso personal y profesional como elemento de aprendizaje. En definitiva muchos aspectos de la educación médica está cambiando y las nuevas tendencias se van imponiendo como un medio de adaptarse a las nuevas realidades sociales.
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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 | 0,013 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».