<p>Faculty development program evaluation: a need to embrace complexity</p>
Notice bibliographique
Résumé
Faculty development is essential for renewing and assisting faculty to maintain teaching effectiveness and adapt to innovations in Health Professions educational institutions. The evaluation of faculty development programs appears to be a significant step in maintaining its relevance and efficiency. Yet, little has been published on the specific case of faculty development program evaluation in spite of the availability of general program evaluation models. These models do not measure or capture the information educators want to know about outcomes and impacts of faculty development. We posit that two reasons account for this. The first is the evolving nature of faculty development programs as they adapt to current reforms and innovations. The second involves the limitations imposed by program evaluation models that fail to take into account the multiple and unpredictable outcomes and impacts of faculty development. It is generally accepted that the outcomes and impacts are situated at various levels, ranging from the individual to the institutional and cultural levels. This calls for evaluation models that better capture the complexity of the impacts of faculty development, in particular the reciprocal relationships between program components and outcomes. We suggest conceptual avenues, based on Structuration Theory, that could lead to identifying the multilevel impacts of faculty development.
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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 | 0,213 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».