Crowdsourced Curriculum Development for Online Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
In recent years online educational content, efforts at quality appraisal, and integration of online material into institutional teaching initiatives have increased. However, medical education has yet to develop large-scale online learning centers. Crowd-sourced curriculum development may expedite the realization of this potential while providing opportunities for innovation and scholarship. This article describes the current landscape, best practices, and future directions for crowdsourced curriculum development using Kern's framework for curriculum development and the example topic of core content in emergency medicine. A scoping review of online educational content was performed by a panel of subject area experts for each step in Kern's framework. Best practices and recommendations for future development for each step were established by the same panel using a modified nominal group consensus process. The most prevalent curriculum design steps were (1) educational content and (2) needs assessments. Identified areas of potential innovation within these steps included targeting gaps in specific content areas and developing underrepresented instructional methods. Steps in curriculum development without significant representation included (1) articulation of goals and objectives and (2) tools for curricular evaluation. By leveraging the power of the community, crowd-sourced curriculum development offers a mechanism to diffuse the burden associated with creating comprehensive online learning centers. There is fertile ground for innovation and scholarship in each step along the continuum of curriculum development. Realization of this paradigm's full potential will require individual developers to strongly consider how their contributions will align with the work of others.
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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 | 0,019 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».