A response to “Competency frameworks: universal or local” by Mortaz Hejri and Jalili (2012)
Notice bibliographique
Résumé
First, we would like to thank Hejri and Jalili (Hejri and Jalili 2013) for endorsing the main point in our critical review of outcome (competency) based education (Morcke et al. 2012). We agree with the two points they make: that global prescriptions of curriculum content can be insensitive to cultural differences; and that effective curriculum development calls for local engagement. For the record, the phrase they criticise is not one we wrote, but the conclusion of other authors whose work we reviewed. Their point, nevertheless, is important enough to deserve a reaction. It is one thing to say the CanMEDS competency framework has been extensively adopted around the world. It is another thing to say CanMEDS is equally suited to all cultures. What can be said, however, is that it travels well! A framework, which was developed for use in Canada, has been adopted in Denmark as a framework across preand postgraduate training and across all four medical schools, which have different curricula and different approaches to learning. In the Netherlands, likewise, CanMEDS has provided useful as a national organizing framework for competency based postgraduate education. The secret of its success may be that it leaves the scope for local interpretation, which Hejri and Jalili (Hejri and Jalili 2013) ask for. But therein lies a big problem of competency-based education. What is gained in generalizability is lost in specificity. Our review did not conclude that all medical schools around the world should adopt the same framework. To the contrary, we agree with Hejri and Jalili that medical schools ‘‘should evaluate the risks and benefits of developing a new set of outcomes before adopting an existing framework.’’ What we did conclude was that outcome-based
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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 | 0,072 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,042 |
| Communication savante | 0,020 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,080 | 0,148 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».