Integrating the educational technology expert in medical education: A role-based competency framework
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p>This article was migrated. The article was not marked as recommended. Even though educational technology has existed for decades, integrating educational technology into the medical curriculum has just recently come to the forefront as a priority for the Royal College of Physician and Surgeons of Canada. The process for how this integration will occur has yet to be defined. Therefore, a competency profile was developed for the educational technologist, comprising seven roles, based on the authors' and collaborators' professional knowledge and experience, along with a scoping review of the literature. The result is a hybrid framework of seven core roles constellated around a central role of educational technologist, similar to the CanMEDS model. The proposed roles are: Educational Technology Expert, Leader, Educator, Administrator, Developer, Designer, and Collaborator. Each role has a definition, list of competencies and example activities. A description of each role is provided, along with key concepts highlighted. This newly proposed roles' framework is readily identifiable to the medical educator familiar with CanMEDS, and is presented to facilitate integration between medical educators and educational technologists. The model presents a familiar humanist lens through which to view educational technology. Using the MedEdPublish platform for dissemination of this work, ongoing dialogue regarding the proposed framework, particularly regarding its roles, content, and applicability, is greatly encouraged in the reviews' section.</ns4:p>
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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 | 0,002 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».