Partnered Educational Governance: Rethinking Student Agency in Undergraduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Historically, students have been "consumers" of undergraduate medical education (UME) rather than stakeholders in its design and implementation. Student input has been retrospective, and although UME leaders have been open to feedback, matters most important to students have often been overlooked, leaving students feeling largely unheard. Student representation has also lacked structure and unity of feedback.A vision for effective student representation drove the creation of a partnered educational governance (PEG) model at McGill University in Montreal, Quebec, Canada, where sharing of expertise between student representatives and UME leadership has improved the UME program and the educational experience of students.The PEG model is grounded in the literature on student government, the student-as-partner framework, and theories of accountability. As part of the model, the student Medical Education Committee, an organized structure for discussion and reporting to student constituents, was established. This structure allows student representatives, entrusted by their peers and faculty, to proactively provide input to UME committees in the development of policies and curricula. The partnership between students and faculty facilitates a shared understanding of educational challenges and potential solutions.Within the first year, meaningful changes associated with the PEG model included increased student engagement in key program decisions, such as the redesign of a research course and an update to the absences and leaves policy. The PEG model enables unified student representation that is accountable and representative-and has a significant impact on outcomes-while maintaining the UME program's ownership of and responsibility for the curriculum and policies.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 tête enseignante, 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 ».