Algunas Tendencias Actuales en Educación Médica
Notice bibliographique
Résumé
<p>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.</p><p>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.</p><p>La admisión de los estudiantes y su selección, busca hacerse más inclusiva, equitativa, y basada en la ciencia de la evaluación.</p><p>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 (blended<em>e-learning</em>).</p><p>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.</p><p>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).</p><p>La formación docente tiende a ser más longitudinal, reflexiva, interactiva y favoreciendo el compromiso personal y profesional como elemento de aprendizaje.</p><p>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.</p><p> </p><p> </p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».