Identifying the policy implications of competency-based education
Notice bibliographique
Résumé
At their 2009 consensus conference, the International CBME Collaborators proposed a number of central tenets of CBME in order to advance the field of medical education. Although the proposed conceptualization of CBME offers several advantages and opportunities, including a greater emphasis on outcomes, a mechanism for the promotion of learner-centred curricula, and the potential to move away from time-based training and credentialing in medicine, it is also associated with several significant barriers to adoption. This paper examines the concepts of CBME through a broad educational policy lens, identifying considerations for medical education leaders, health care institutions, and policy-makers at both the meso (program, institutional) and macro (health care system, inter-jurisdictional, and international) levels. Through this analysis, it is clear that CBME is associated with a number of complex challenges and questions, and cannot be considered in isolation from the complex systems in which it functions. Much more work is needed to engage stakeholders in dialogue, to debate the issues, and to identify possible solutions.
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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 | 0,049 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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.
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 ».