Medicine as a Community of Practice: Implications for Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
The presence of a variety of independent learning theories makes it difficult for medical educators to construct a comprehensive theoretical framework for medical education, resulting in numerous and often unrelated curricular, instructional, and assessment practices. Linked with an understanding of identity formation, the concept of communities of practice could provide such a framework, emphasizing the social nature of learning. Individuals wish to join the community, moving from legitimate peripheral to full participation, acquiring the identity of community members and accepting the community's norms.Having communities of practice as the theoretical basis of medical education does not diminish the value of other learning theories. Communities of practice can serve as the foundational theory, and other theories can provide a theoretical basis for the multiple educational activities that take place within the community, thus helping create an integrated theoretical approach.Communities of practice can guide the development of interventions to make medical education more effective and can help both learners and educators better cope with medical education's complexity. An initial step is to acknowledge the potential of communities of practice as the foundational theory. Educational initiatives that could result from this approach include adding communities of practice to the cognitive base; actively engaging students in joining the community; creating a welcoming community; expanding the emphasis on explicitly addressing role modeling, mentoring, experiential learning, and reflection; providing faculty development to support the program; and recognizing the necessity to chart progress toward membership in the community.
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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 | 0,017 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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 ».