Perceptions of Veterinary Faculty Members Regarding Their Responsibility and Preparation to Teach Non-technical Competencies
Notice bibliographique
Résumé
The development of non-technical competencies has become an important component of veterinary education. In this study, we determined faculty perspectives regarding their perceived involvement and ability in the cultivation of these competencies. A survey was administered to faculty members at five institutions. Respondents were asked whether the competency should be taught in their own courses and how prepared they felt to teach and evaluate the competency. Responses were analyzed by participant institution, gender, terminal degree and year, discipline, rank, and teaching experience. More than 90% of faculty respondents reported a personal responsibility to teach or cultivate critical thinking skills, communication skills, self-development skills, and ethical skills, with more than 85% also agreeing to a role in skills such as interpersonal skills, creativity, and self-management. The lowest percentages were seen for crisis and incident management (64%) and business skills (56%). Perceived preparedness to teach and evaluate these competencies paralleled the preceding findings, especially for the four consensus competencies and self-management. Faculty preparedness was lowest for business skills. Junior faculty were somewhat less likely than others to perceive a responsibility to teach non-technical competencies; however, instructors were more prepared to teach and evaluate business skills than were other faculty. Institutional trends were evident in faculty preparation. Although male faculty and non-DVM faculty tended to report a higher degree of preparedness, few differences reached statistical significance. Faculty perceptions of their responsibility to teach non-technical competencies vary by competency and parallel their perceived preparedness to teach and evaluate them.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».