Implementing an evidence-informed faculty development program.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To establish an evidence-informed faculty development program. DESIGN: Survey derived from a needs-assessment tool. SETTING: Department of Academic Family Medicine at the University of Saskatchewan, which is geographically dispersed across the province. PARTICIPANTS: Full-time faculty members in the Department of Academic Family Medicine at the University of Saskatchewan. MAIN OUTCOME MEASURES: Creation of an evidence-informed faculty development program. RESULTS: The response rate was 77.3% (17 of 22). The data were stratified by 2 groups: faculty members with less than 5 years of experience and those with 5 or more years of experience. Those with less than 5 years of experience rated the following as their top priorities: teaching, developing scholarly activities, and career development. Those with 5 or more years of experience rated the following as their top priorities: administration and leadership, teaching, and information technology. Although there were differences in overall priorities, the 2 groups identified 17 out of 54 skills as important to faculty development. CONCLUSION: The results of the needs-assessment tool were used to shape a dynamic, evidence-informed faculty development program with full-time faculty in the Department of Academic Family Medicine at the University of Saskatchewan. Future programs will continue to be dynamic, faculty-centred, and evidence-informed.
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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 | 0,083 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».