Redesigning continuing professional development: Harnessing design thinking to go from needs assessment to mandate
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The world of medicine is constantly changing, and with it the continuing professional development (CPD) needs of physicians. As the CPD landscape is shifting away from unidirectional delivery of knowledge through live large group learning (conferences) and is placing increased emphasis on new approaches for skills training not taught a decade ago, a new approach is needed. APPROACH: Using design thinking techniques, we hosted a full-day retreat for emergency medicine stakeholders in Hamilton and the surrounding region. Prior to the retreat we collected medico-legal data on emergency physicians in our region and performed a needs assessment survey. At the retreat, we had participants brainstorm ideas for CPD, generate archetypes for end-users, then generate solutions to the problems they had identified. These proposals were presented to the larger group for feedback and refinement. EVALUATION: The Design Thinking Retreat generated five main pillars for action by our CPD team. 1) Simulation/procedural learning (staff simulation, procedural skills day, in situ simulation); 2) Asynchronous learning (website and podcast); 3) Synchronous learning (small group sessions for staff); 4) Community connectivity (online platform for collaboration and communication); and 5) Coaching & mentorship (focused coaching for specific practice improvement, improved onboarding for new staff). REFLECTION: These ideas have vastly increased engagement in CPD. Stakeholder consultation via design thinking may be a key approach for educators to use.
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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 | 0,098 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».