Examining Academic Leader’s work in implementing Competency-based Medical Education using Organizational Learning Theory
Notice bibliographique
Résumé
Context Competency-based medical education (CBME) implementation is being carried out in many medical schools worldwide. Academic Leadership is a strategy where selected Faculty act to influence peers to adopt change. The Université de Montréal medical school, has adopted this strategy to implement CBME. Purpose This paper aims to describe the work of Academic Leaders in the process of CBME implementation and to explore relevance of the Nonaka and Toyama organizational learning theory to map implementation progress. Method Because knowledge creation model focuses on the relationships between leaders and social structures, embedded case study was selected. Diverse sampling method was used to select three departments: internal medicine, surgery and psychiatry, based on the number of CBME training activities. Data collection was at two intervals, two years apart. Semi-structured interviews (individual and group) were conducted with Department Heads and Academic Leaders. Thematic analysis was conducted on the 15 interview transcriptions. Results As implementation begins, Leaders critically revisit accepted teaching routines and develop a common conception of CBME. This enables leaders to communicate with a wider audience and work within existing committees and working groups where they “break down” CBME into practical concepts. This practical understanding, disseminated through Entrustable Professional Activities, enables observable change. Conclusion Leaders’ roles evolved from an “expert” that disseminates knowledge about CBME through lectures, to a responsive and pragmatic supporting role by developing and writing practical tools in collaboration with peers and program directors.
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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 | 0,021 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».