Beyond NAVMEC: Competency-Based Veterinary Education and Assessment of the Professional Competencies
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of competency-based curricula within the health sciences has been an important paradigm shift over the past 30 years. As a result, one of the five strategic goals recommended by the North American Veterinary Medical Education Consortium (NAVMEC) report was to graduate career-ready veterinarians who are proficient in, and have the confidence to use, an agreed-upon set of core competencies. Of the nine competencies identified as essential for veterinary graduates, seven could be classified as professional or non-technical competencies: communication; collaboration; management (self, team, system); lifelong learning, scholarship, value of research; leadership; diversity and multicultural awareness; and adaptation to changing environments. Traditionally, the professional competencies have received less attention in veterinary curricula and their assessment is often sporadic or inconsistent. In contrast, the same or similar competencies are being increasingly recognized in other health professions as essential skills and abilities, and their assessment is being undertaken with enhanced scrutiny and critical appraisal. Several challenges have been associated with the assessment of professional competencies, including agreement as to their definition and therefore their evaluation, the fact that they are frequently complex and require multiple integrative assessments, and the ability and/or desire of faculty to teach and assess these competencies. To provide an improved context for assessment of the seven professional competencies identified in the NAVMEC report, this article describes a broad framework for their evaluation as well as specific examples of how these or similar competencies are currently being measured in medical and veterinary curricula.
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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 | 0,019 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».