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Enregistrement W2753447722 · doi:10.3138/jvme.0316-062r

Curricular Renewal at the Southern Tip of Africa: The 2016 Veterinary Curriculum at the University of Pretoria

2017· article· en· W2753447722 sur OpenAlexvenueno aff
P.C. Irons, Dietmar E. Holm, Henry Annandale

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumAccreditationBachelorContext (archaeology)Experiential learningMedical educationCurriculum developmentSociologyPedagogyMedicinePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four years after the institution of a new curriculum at the University of Pretoria's Faculty of Veterinary Science, a second major curricular renewal was initiated as a result of several pressing drivers, many of which were unique to the national and institutional context. During the project, South African higher education was disrupted by student protests prompted by financial pressures on students, the overt colonial structure of higher education, and the need to accelerate transformation of the sector. A structured curricular renewal process was followed, including the laying down of the principles, the structuring the macro-curriculum as a story, the design of a meso- and micro-curriculum, and the mapping of the curriculum to Day One outcomes. The resulting program is a 6-year bachelor's degree with a blend of discipline and species modules, with the first cohort graduating in 2016. There is a strong focus on skills embodied in a 62-week experiential component, managed using a unique custom-designed online platform for booking placements, documenting exposure, assessing competency, and providing feedback to students. The experiential training includes a large elective component. Several causes of loss of impetus during the process are discussed and proposals are made for avoiding these. The value of accreditation as a driver and a source of inputs is evident. The process has succeeded in producing a significantly reshaped curriculum that has been well received by external stakeholders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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