The Development of Competencies in Interprofessional Health Care for Use in Health Science Educational Programs
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Health Education Technology Research Unit (HETRU) at the University of Ontario Institute of Technology (UOIT) has developed an interprofessional framework for use as a learning map to create computer-based simulations that can automatically assess interprofessional competencies of undergraduate health sciences students.Methods: Our interprofessional competency framework was developed through an iterative process of competency mapping. Each iteration involved: 1) a literature review of interprofessional competencies, 2) the mapping of these competencies within a meaningful taxonomy, and 3) the review of the mapping by an expert panel of educators and clinicians.Findings and Conclusions: After three iterations, the research team developed a competency taxonomy that mapped interprofessional competencies from our literature reviews into six competency domains and three cross-cutting themes for each domain. The competency matrix was then used as a learning map to define learning resources related to interprofessional education and learning activities associated with such resources to help students develop competencies in interprofessional healthcare planning and delivery. Interactive, computer-based clinical simulations were then developed to portray opportunities in which the learning resources and activities could be explored and to provide more realistic exposure to complexities in healthcare planning and delivery.
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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 | 0,018 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».