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Enregistrement W2767341544 · doi:10.1111/medu.13460

How can systems engineering inform the methods of programme evaluation in health professions education?

2017· review· en· W2767341544 sur OpenAlexaff
David Rojas, Lawrence Grierson, Maria Mylopoulos, Patricia Trbovich, Darius Bägli, Ryan Brydges

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2017
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensThe Wilson CentreMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceValue (mathematics)ReductionismManagement scienceEngineering ethicsKnowledge managementEngineeringEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: We evaluate programmes in health professions education (HPE) to determine their effectiveness and value. Programme evaluation has evolved from use of reductionist frameworks to those addressing the complex interactions between programme factors. Researchers in HPE have recently suggested a 'holistic programme evaluation' aiming to better describe and understand the implications of 'emergent processes and outcomes'. FRAMEWORK: We propose a programme evaluation framework informed by principles and tools from systems engineering. Systems engineers conceptualise complexity and emergent elements in unique ways that may complement and extend contemporary programme evaluations in HPE. We demonstrate how the abstract decomposition space (ADS), an engineering knowledge elicitation tool, provides the foundation for a systems engineering informed programme evaluation designed to capture both planned and emergent programme elements. METHODS: We translate the ADS tool to use education-oriented language, and describe how evaluators can use it to create a programme-specific ADS through iterative refinement. We provide a conceptualisation of emergent elements and an equation that evaluators can use to identify the emergent elements in their programme. Using our framework, evaluators can analyse programmes not as isolated units with planned processes and planned outcomes, but as unfolding, complex interactive systems that will exhibit emergent processes and emergent outcomes. Subsequent analysis of these emergent elements will inform the evaluator as they seek to optimise and improve the programme. CONCLUSION: Our proposed systems engineering informed programme evaluation framework provides principles and tools for analysing the implications of planned and emergent elements, as well as their potential interactions. We acknowledge that our framework is preliminary and will require application and constant refinement. We suggest that our framework will also advance our understanding of the construct of 'emergence' in HPE research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,258
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,355
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2580,355
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0040,027
Communication savante0,0170,020
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,498
Tête enseignante GPT0,630
Écart entre enseignants0,132 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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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