Getting Started with Curriculum Mapping in a Veterinary Degree Program
Notice bibliographique
Résumé
The Royal (Dick) School of Veterinary Studies at the University of Edinburgh, UK, recently initiated a curriculum-mapping project to develop a tool that would facilitate curriculum review, improve integration and clarity across the curriculum, and provide a transparent method of demonstrating outcomes for quality-assurance purposes. The key finding from this project was that the curriculum-mapping process is a more resource-intensive undertaking than expected, and one that should not been taken lightly. At the time the project began, no commercial software was available that could be integrated with the program's other online systems or had content appropriate to an outcomes-based veterinary degree program. We recommend that future projects ensure a minimum of one dedicated full-time staff member, plus adequate educational technology support to develop a coherent and consistent format for the curriculum map that is integrated with the rest of the local online environment. Identifying the main focus of the map is also recommended at an early stage, as is the instigation of a small-scale pilot exercise to identify major local issues before starting the full mapping process. Future sustainability and development of a curriculum map also require buy-in from colleagues to ensure that relevant components of the map (e.g., learning objectives) are maintained and developed appropriately. This article is aimed at our colleagues who are considering starting a curriculum-mapping process at their institutions; we provide a brief overview of curriculum mapping, based on current literature, and then illustrate the process using our own experiences.
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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 | 0,034 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».