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Enregistrement W3004180037 · doi:10.5206/cjsotl-rcacea.2019.3.9477

Theories and Models in Health Sciences Education – a Literature Review

2019· review· en· W3004180037 sur OpenAlexafffundvenue
Miriam Lacasse, Frédéric Douville, Johanne Gagnon, Caroline Simard, Luc Côté

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFaculté de Médecine, Université LavalUniversité Laval
Mots-clésCINAHLConceptual frameworkPerspective (graphical)ScholarshipHealth scienceCurriculumSociologyPsychologyMEDLINEMedical educationPedagogySocial scienceComputer scienceMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working within a scholarship of teaching and learning (SoTL) perspective requires a rigorous approach based on conceptual frameworks in order to build on previous developments. Nevertheless, in health sciences education, the development, implementation, and evaluation of many educational innovations are carried out without an underlying conceptual framework, partly due to a lack of knowledge about any such applicable framework. The objective of this research was to catalogue conceptual frameworks mentioned in recently published health sciences education articles and to classify them according to their use in various SoTL contexts. A literature review in health sciences education from the January, 2011 to March, 2016 period was carried out using the Pubmed, CINAHL, Embase, ERIC, and PsychINFO databases and based on the following terms: (a) theories and models; (b) education; and (c) health professionals. The titles and abstracts of articles were reviewed for purposes of including research articles, innovation reports, and synthesis articles using or discussing theories or models. Data extraction followed the SoTL classification contexts provided by Simpson et al. (2007). A total of 471 articles were selected, retrieving 324 conceptual theories and models, classified according to Simpson’s classification in one or more categories: Teaching (n=294), Curriculum development (n=182), Mentoring (n=12), Leadership/administration (n=16), and Learner assessment (n=78). In conclusion, this literature review identified conceptual theories and models mentioned in articles published in health sciences education from 2011 to 2016. This repertory highlights the importance of conceptual frameworks in health science education. It should encourage faculty members to work from a SoTL perspective by making it easier to identify conceptual frameworks pertaining to the educational innovations they are addressing.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0250,028
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,358 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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