Lived Experiences of Educational Leaders in Iranian Medical Education System: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: High quality educational systems are necessary for sustainable development and responding to the needs of society. In the recent decades, concerns have increased on the quality of education and competency of graduates. Since graduates of medical education are directly involved with the health of society, the quality of this system is of high importance. Investigation in the lived experience of educational leaders in the medical education systems can help to promote its quality. The present research examines this issue in Iran. METHODOLOGY: The study was done using content-analysis qualitative approach and semi-structured interviews. The participants included 26 authorities including university chancellors and vice-chancellors, ministry heads and deputies, deans of medical and basic sciences departments, education expert, graduates, and students of medical fields. Sampling was done using purposive snowball method. Data were analyzed using conventional content analysis. FINDINGS: Five main categories and 14 sub-categories were extracted from data analysis including: quantity-orientation, ambiguity in the trainings, unsuitable educational environment, personalization of the educational management, and ineffective interpersonal relationship. The final theme was identified as "Education in shadow". CONCLUSION: Personalization and inclusion of personal preferences in management styles, lack of suitable grounds, ambiguity in the structure and process of education has pushed medical education toward shadows and it is not the first priority; this can lead to incompetency of medical science graduates.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».