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Enregistrement W2020785276 · doi:10.1097/acm.0b013e3181782fdc

Organizational Models of Educational Technology in U.S. and Canadian Medical Schools

2008· article· en· W2020785276 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin H. Souza, Carol Kamin, Patricia O’Sullivan, Anna Moses, Diane E. Heestand

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssociation of American Medical Colleges
Mots-clésMedical educationPolitical sciencePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To examine the organizational structure of educational technology units within U.S. and Canadian medical schools in order to (1) identify organization models that support educational technology, (2) describe key attributes of these models, and (3) discuss the strengths and challenges associated with these models. METHOD: The authors distributed a survey to 88 schools that had previously provided information on their educational technology services and infrastructure. The authors developed the survey through a series of pilots and, then, from the data for each respondent school, created concept maps, which were used to identify organizational models. The authors conducted analyses to determine differences among models. The authors coded the comments about organizational models and identified themes. RESULTS: The authors received adequate data for analysis from 61 schools (69%). Four models for educational technology organizations emerged: (1) centralized units located in the school of medicine, (2) centralized units located at the health science center, (3) centralized units at the comprehensive university, and (4) no centralized unit (Dispersed Model). The majority (75%) of schools relied on some type of centralized organization. Whereas few organization attributes proved to be statistically significant, the centralized models have more resources devoted to educational technology and a closer alignment with the academic mission than the Dispersed Model. CONCLUSIONS: Medical schools primarily use central models. The authors recommend that schools structuring their educational technology resources consider exploration of a central model because of its focused use of resources to improve teaching and learning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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