Theories and Models in Health Sciences Education – a Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».