Developing Academic Advisors and Competence Committees members: A community approach to developing CBME faculty leaders
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Implementing competency-based medical education (CBME) at the institutional level poses many challenges including having to rapidly enable faculty to be facilitators and champions of a new curriculum which utilizes feedback, coaching, and models of programmatic assessment. This study presents the necessary competencies required for Academic Advisors (AA) and Competence Committee (CC) members, as identified in the literature and as perceived by faculty members at Queen's University. METHODS: This study integrated a review of available literature (n=26) yielding competencies that were reviewed by the authors followed by an external review consisting of CBME experts (n=5). These approved competencies were used in a cross-sectional community consultation survey distributed one year before (n=83) and one year after transitioning to CBME (n=144). FINDINGS: Our newly identified competencies are a useful template for other institutions. Academic Advisor competencies focused on mentoring and coaching, whereas Competence Committee member's competencies focused on integrating assessments and institutional policies. Competency discrepancies between stakeholder groups existing before the transition had disappeared in the post-implementation sample. CONCLUSIONS: We found value in taking an active community-based approach to developing and validating faculty leader competencies sooner rather than later when transitioning to CBME. The evolution of Competence Committees members and Academic Advisors requires the investment of specialized professional development and the sustained engagement of a collaborative community with shared concerns.
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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 | 0,046 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».