Benefits and Challenges of Developing a Customized Rubric for Curricular Review of a Residency Program in Laboratory Animal Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Rigorous curricular review of post-graduate veterinary medical residency programs is in the best interest of program directors in light of the requirements and needs of specialty colleges, graduate school administrations, and other stakeholders including prospective students and employers. Although minimum standards for training are typically provided by specialty colleges, mechanisms for evaluation are left to the discretion of program directors. The paucity of information available describing best practices for curricular assessment of veterinary medical specialty training programs makes resources from other medical fields essential to informing the assessment process. Here we describe the development of a rubric used to evaluate courses in a 3-year American College of Laboratory Animal Medicine (ACLAM)-recognized residency training program culminating in a Master of Science degree. This rubric, based on examples from medical education and other fields of graduate study, provided transparent criteria for evaluation that were consistent with stakeholder needs and institutional initiatives. However, its use caused delays in the curricular review process as two significant obstacles to refinement were brought to light: variation in formal education in curriculum design and significant differences in teaching philosophies among faculty. The evaluation process was able to move forward after institutional resources were used to provide faculty development in curriculum design. The use of a customized rubric is recommended as a best practice for curricular refinement for residency programs because it results in transparency of the review process and can reveal obstacles to change that would otherwise remain unaddressed.
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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 | 0,284 | 0,421 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».