What do we do? Practices and learning strategies of medical education leaders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Continuous changes in undergraduate and postgraduate medical education require faculty to assume a variety of new leadership roles. While numerous faculty development programmes have been developed, there is little evidence about the specific practices of medical education leaders or their learning strategies to help inform their design. AIM: This study aimed to explore what medical education leaders' actually do, their learning strategies and recommendations for faculty development. METHOD: A total of 16 medical education leaders from a variety of contexts within the faculty of medicine of a large North American medical school participated in semi-structured interviews to explore the nature of their work and the learning strategies they employ. Using thematic analysis, interview transcripts were coded inductively and then clustered into emergent themes. RESULTS: Findings clustered into four key themes of practice: (1) intrapersonal (e.g., self-awareness), (2) interpersonal (e.g., fostering informal networks), (3) organizational (e.g., creating a shared vision) and (4) systemic (e.g. strategic navigation). Learning strategies employed included learning from experience and example, reflective practice, strategic mentoring or advanced training. CONCLUSIONS: Our findings illuminate a four-domain framework for understanding medical education leader practices and their learning preferences. While some of these findings are not unknown in the general leadership literature, our understanding of their application in medical education is unique. These practices and preferences have a potential utility for conceptualizing a coherent and relevant approach to the design of faculty development strategies for medical education leadership.
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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 | 0,015 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».