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Enregistrement W2146729545 · doi:10.3109/0142159x.2014.993954

Assessing competencies using milestones along the way

2014· article· en· W2146729545 sur OpenAlexaffabout
Ara Tekian, Brian Hodges, Trudie Roberts, Lambert Schuwirth, John J. Norcini

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)CurriculumDevelopmental MilestoneLifelong learningReductionismMedical educationContext (archaeology)PsychologyPedagogyMedicineDevelopmental psychologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents perspectives and controversies surrounding the use of milestones to assess competency in outcomes-based medical education. Global perspectives (Canada, Europe, and the United States) and developments supporting their rationales are discussed. In Canada, there is a significant movement away from conceptualizing competency based on time, and a move toward demonstration of specific competencies. The success of this movement may require complex (rather than reductionist) milestones that reflect students' progression through complexity and context and a method to narrate their journey. European countries (United Kingdom, France, and Germany) have stressed the complexity associated with time and milestones for medical students to truly achieve competence. To meet the changing demands of medicine, they view time as actually providing students with knowledge and exposure to achieve various milestones. In the United States, milestones are based on sampling throughout professional development to initiate lifelong learning. However, the use of milestones may not imply overall competence (reductionism). Milestones must be developed alongside outcomes-based curriculum with use of faculty and competency committees. The perspectives outlined in this paper underscore emerging challenges for implementing outcomes-based medical education and call for new conceptualizations of competence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations62
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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