Building a Rheumatology Education Academy: Insights from Assessment of Needs During a Rheumatology Division Retreat
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To implement a rheumatology department education retreat to systematically identify and address the key factors necessary to improve medical education in our division in preparation for developing a rheumatology academy. METHODS: The Hospital for Special Surgery organized a retreat for the Rheumatology Department aimed at (1) providing formal didactics and (2) assessing participants' self-reported skills and interest in education with the goal of directing this information toward formalizing improvement. In a mixed-methods study design, faculty and fellows in the Division of Rheumatology were surveyed online pre- and post-retreat regarding various aspects of the current education program, their teaching abilities, interest and time spent in teaching, divisional resources allocated, and how education is valued. RESULTS: Enthusiasm for teaching was high before and rose further after the retreat. Confidence in abilities was higher than expected before but fell afterward. Many noted that the lack of specific feedback on teaching skills and useful metrics to assess performance prevented the achievement of educational excellence. Most responding felt lack of time, knowledge of how to teach well, and resources prevented them from making greater commitments to educational endeavors and participating fully and effectively in the department's teaching activities. CONCLUSION: While most rheumatology faculty members want to improve as teachers, they know neither where their educational strengths and weaknesses lie nor where or how to begin to change their teaching abilities. The key elements for an academy would thus be an educational environment that elevates the quality of teaching throughout the division and promotes teaching careers and education research, and raises the importance and quality of teaching to equivalence with clinical care and research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».