Key challenges for implementing a Canadian-based objective structured clinical examination (OSCE) in a Middle Eastern context
Notice bibliographique
Résumé
Globalization of medical education is occurring at a rapid pace and many regions of the world are adapting curricula, teaching methods, and assessment tools from established programs. In the Middle East, the use of Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs) is rare. The College of Pharmacy at Qatar University recently partnered with the University of Toronto and the Supreme Council of Health in Qatar to adapt policies and procedures of a Canadian-based OSCE as an exit-from-degree assessment for pharmacy students in Qatar. Despite many cultural and contextual barriers, the OSCE was implemented successfully and is now an integrated component of the pharmacy curriculum. This paper aims to provide insight into the adoption and implementation process by identifying four major cultural and contextual challenges associated with OSCEs: assessment tools, standardized actors, assessor calibration, and standard setting. Proposed solutions to the challenges are also given. Findings are relevant to international programs attempting to adapt OSCEs into their contexts, as well as Canadian programs facing increasing rates of cultural diversity within student and assessor populations.
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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 | 0,124 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| 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 ».