Conceptual Guidelines for Developing and Maintaining Curriculum and Examination Objectives
Notice bibliographique
Résumé
In an era of increasing professional accountability, there is a need for both medical educators and licensing bodies to identify attributes expected of medical graduates. Once these attributes are identified, educators must translate them into meaningful learning objectives. Because educators in many countries are in the process of defining (or have defined) attributes and competencies expected of their graduates, a review of the conceptual basis for writing curricular and examination objectives is relevant and constructive. The authors compare the principles of a conceptual model for identifying educational objectives and those used in the creation of the second (and most current) edition of the Objectives for the Qualifying Examination of the Medical Council of Canada (MCC). In developing these objectives, extensive and careful collaboration between licensing bodies, medical schools, the practicing profession, learners, and the MCC was critical. The process illustrates that the goals for the education of medical students can be consistent whether they are elaborated by medical schools or licensing bodies. The authors present the method and principles used by the MCC, including the clinical presentation model. The basic steps in the process are described: identifying the attributes, identifying the basic educational philosophy, assigning priority to problem-solving principles, and deducing learning objectives from desirable practice-related behaviors. The authors conclude with a consideration of the need and feasibility of defining the scientific underpinnings of competency-based learning objectives.
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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 | 0,067 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».