Enacting Pedagogy in Curricula: On the Vital Role of Governance in Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Managing curricula and curricular change involves both a complex set of decisions and effective enactment of those decisions. The means by which decisions are made, implemented, and monitored constitute the governance of a program. Thus, effective academic governance is critical to effective curriculum delivery. Medical educators and medical education researchers have been invested heavily in issues of educational content, pedagogy, and design. However, relatively little consideration has been paid to the governance processes that ensure fidelity of implementation and ongoing refinements that will bring curricular practices increasingly in line with the pedagogical intent. In this article, the authors reflect on the importance of governance in medical schools and argue that, in an age of rapid advances in knowledge and medical practices, educational renewal will be inhibited if discussions of content and pedagogy are not complemented by consideration of a governance framework capable of enabling change. They explore the unique properties of medical curricula that complicate academic governance, review the definition and properties of good governance, offer mechanisms to evaluate the extent to which governance is operating effectively within a medical program, and put forward a potential research agenda for increasing the collective understanding of effective governance in medical education.
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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 | 0,029 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,055 |
| Communication savante | 0,020 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| 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 ».