The role of educational theory in continuing medical education: Has it helped us?
Notice bibliographique
Résumé
Despite the existence of many approaches to understanding learning and change and attempts to incorporate these into continuing education research and practice, the search continues for a comprehensive understanding of how learning is engendered in professional practice and the processes by which learning and change occur. This article considers four broad questions in relation to the practice of continuing education: (1) What can be expected of theory? (2) How does theory relate to the educational practice of those in continuing education and the goals of continuing medical education ? (3) How have practice and theory mutually informed our current understandings? (4) How can theory serve the field more effectively in the future? Broad orientations to understanding learning provide a framework for examining the contributions of theory and practice. The orientations include behaviorist, cognitivist, social learning, humanist, and constructivist; for each, an example is presented. Newer understandings also are introduced. The article concludes by considering reasons as to why theory appears not to have served us better and by offering ways in which those in continuing education can ensure greater usefulness of theory while contributing to its continued development.
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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 | 0,085 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,077 |
| Communication savante | 0,022 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».