LO14: The CanadiEM Digital Scholars Program: An innovative international digital collaboration curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/Innovation Concept: Digital media are a new frontier in medical education scholarship. Asynchronous education resources facilitate a multi-modal approach to teaching, and allows residents to personalize their learning to achieve mastery in their own time. The CanadiEM Digital Scholars Program is a nationwide initiative that provides residents with practical experiences in creating digital educational materials under the supervision of experts in the field. The program allows for collaboration and access to mentorship from top digital educators from across North America. Methods: Interested residents accepted into the program spent a period of their PGY4 year completing modules developed in the theory and science behind digital education. Four modules, developed in an iterative process, have been built on the topics of podcasting, blogging, digital identity, and patient communication. Each fellow was supervised members of the CanadiEM team, a faculty member from the resident’s home institution, and digital experts from across North America. Curriculum, Tool, or Material: The first fellow completed all aspects of the designed curriculum. Above this, he also engaged in blog content creation, initiated research on digital scholarship, and managed the editorial section of CanadiEM. The second fellow is currently halfway through his year (and is expected to complete the program within the year) and has co-authored 30 blog posts and 53 podcasts in 6 months. Conclusion: The CanadiEM Digital Scholars Program utilizes a novel approach to foster development of digital educators utilizing experts across North America. We have demonstrated the feasibility and sustainability with our initial pilot years. This program is being scaled next year to include two scholars per year, which will facilitate cross-collaboration between the scholars.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,009 |
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 ».