Implementation of competence-based Georgian-Norwegian master program in public health
Notice bibliographique
Résumé
Background High quality education is a key prerequisite for the effective public health activities. The importance of competency-based education in public health is widely recognized in past decade, thus core competencies have been developed in Europe, UK, USA, Canada, Australia. In 2016 in Georgia has started project, Georgian-Norwegian Collaborative in Public Health’’ founded by the Norwegian center for international cooperation in education. The goal of the project is to increase public health competence in Georgia by developing a new, high-quality master program in partnership with Arctic University of Norway. Methods The aim of the survey was to explore the attitude of the stakeholders (students, academics, graduates and employers) towards the generic and specific competencies. The survey was created in line with the European Tuning methodology. The question answers ranged from not important to most important on a 4-point Likert scale. Additionally five competencies were selected as most and least important from this scale regardless of which category they represented. Survey was carried out in July-September 2016.In total 240 surveys for the study was analyzed. Results Most and least important five competencies, mean of importance and correlations between the importance's for all groups of respondents were identified. According to the students and academics the most important competence from the generic competencies is, Ability to apply knowledge in practical situations’’, while according to the graduates and employers most important is, Ability for abstract thinking, analysis and synthesis’’. The top specific competencies are different for each group of respondents. The correlation coefficient is highest among employers and graduates (0.958). Conclusions In order to close the gap between university education and competences required in practice new competence-based master program was elaborated at Tbilisi State University based on the survey results. Key messages: This approach can be used in countries in transition for designing the competence-based educational programs in public health. This approach can be used in countries in transition for elaboration reference point in public health 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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».