Theory and Practice in the Design and Conduct of Graduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Medical education practice is more often the result of tradition, ritual, culture, and history than of any easily expressed theoretical or conceptual framework. The authors explain the importance and nature of the role of theory in the design and conduct of graduate medical education. They outline three groups of theories relevant to graduate medical education: bioscience theories, learning theories, and sociocultural theories. Bioscience theories are familiar to many medical educators but are often misperceived as truths rather than theories. Theories from such disciplines as neuroscience, kinesiology, and cognitive psychology offer insights into areas such as memory formation, motor skills acquisition, diagnostic decision making, and instructional design. Learning theories, primarily emerging from psychology and education, are also popular within medical education. Although widely employed, not all learning theories have robust evidence bases. Nonetheless, many important notions within medical education are derived from learning theories, including self-monitoring, legitimate peripheral participation, and simulation design enabling sustained deliberate practice. Sociocultural theories, which are common in the wider education literature but have been largely overlooked within medical education, are inherently concerned with contexts and systems and provide lenses that selectively highlight different aspects of medical education. They challenge educators to reconceptualize the goals of medical education, to illuminate maladaptive processes, and to untangle problems such as career choice, interprofessional communication, and the hidden curriculum.Theories make visible existing problems and enable educators to ask new and important questions. The authors encourage medical educators to gain greater understanding of theories that guide their educational practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».