MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2090747809 · doi:10.1186/1472-6920-10-93

Musculoskeletal education: a curriculum evaluation at one university

2010· article· en· W2090747809 sur OpenAlexaffabout
Marcia Clark, Carol Hutchison, Jocelyn Lockyer

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumStrengths and weaknessesMedical educationBlueprintCourse evaluationMedicinePsychologyHigher educationPedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The increasing burden of illness related to musculoskeletal diseases makes it essential that attention be paid to musculoskeletal education in medical schools. This case study examines the undergraduate musculoskeletal curriculum at one medical school. METHODS: A case study research methodology used quantitative and qualitative approaches to systematically examine the undergraduate musculoskeletal course at the University of Calgary (Alberta, Canada) Faculty of Medicine. The aim of the study was to understand the strengths and weaknesses of the curriculum guided by four questions: (1) Was the course structured according to standard principles for curriculum design as described in the Kern framework? (2) How did students and faculty perceive the course? (3) Was the assessment of the students valid and reliable? (4) Were the course evaluations completed by student and faculty valid and reliable? RESULTS: The analysis showed that the structure of the musculoskeletal course mapped to many components of Kern's framework in course design. The course had a high level of commitment by teachers, included a valid and reliable final examination, and valid evaluation questionnaires that provided relevant information to assess curriculum function. The curricular review identified several weaknesses in the course: the apparent absence of a formalized needs assessment, course objectives that were not specific or measurable, poor development of clinical presentations, small group sessions that exceeded normal 'small group' sizes, and poor alignment between the course objectives, examination blueprint and the examination. Both students and faculty members perceived the same strengths and weaknesses in the curriculum. Course evaluation data provided information that was consistent with the findings from the interviews with the key stakeholders. CONCLUSIONS: The case study approach using the Kern framework and selected questions provided a robust way to assess a curriculum, identify its strengths and weaknesses and guide improvements.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Medical EducationMême sujetMusculoskeletal Disorders and RehabilitationTravaux en français237 207