Developing Cultural Competence through the Introduction of Medical Spanish into the Veterinary Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
The AAVMC has prioritized diversity as one of its core values. Its DiVersity Matters initiative is helping veterinary medicine prepare for the changing demographics of the United States. One example of the changing demographics is the growing Hispanic population. In 2013, the Texas A&M University College of Veterinary Medicine & Biomedical Sciences responded to the needs of this growing sector by introducing medical Spanish into the core curriculum for Doctor of Veterinary Medicine (DVM) students. The medical Spanish course takes place over 5 weeks during the second year of the curriculum, and is composed of lectures and group learning. While this may seem like a very compressed time frame for language learning, our goal is to provide students with basic medical vocabulary and a limited number of useful phrases. In this paper, we outline the implementation of a medical Spanish course in our curriculum, including our pedagogical approaches to the curricular design of the course, and an explanation of how we executed these approaches. We also discuss the successes and challenges that we have encountered, as well as our future plans for the course. We hope that the successes and challenges that we have encountered can serve as a model for others who plan to introduce a foreign language into their curriculum as a component of cultural competency.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».