When Traditional Model Meets Competencies in Singapore: Beyond Conflict Resolution
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The implementation of competency-based internal medicine (IM) residency programme that focused on the assurance of a set of 6 Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) core competencies in Singapore marked a dramatic departure from the traditional process-based curriculum. The transition ignited debates within the local IM community about the relative merits of the traditional versus competency-based models of medical education, as well as the feasibility of locally implementing a training structure that originated from a very different healthcare landscape. At the same time, it provided a setting for a natural experiment on how a rapid integration of 2 different training models could be achieved. MATERIALS AND METHODS: Our department reconciled the conflicts by systematically examining the existing training structure and critically evaluating the 2 educational models to develop a new training curriculum aligned with institutional mission values, national healthcare priorities and ACGME-International (ACGME-I) requirements. RESULTS: Graduate outcomes were conceptualised as competencies that were grouped into 3 broad areas: personal attributes, interaction with practice environment, and integration. These became the blueprint to guide curricular design and achieve alignment between outcomes, learning activities and assessments. The result was a novel competency-based IM residency programme that retained the strengths of the traditional training model and integrated the competencies with institutional values and the unique local practice environment. CONCLUSION: We had learned from this unique experience that when 2 very different models of medical education clashed, the outcome may not be mere conflict resolution but also effective consolidation and transformation.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».