The essential enterprise: the critical role of accreditation in the 21st century
Notice bibliographique
Résumé
Health professions education (HPE) is undergoing rapid change to a competency-based world, and accreditation change is part of that story [1][2][3][4].Despite over 100 years of scientific, instructional, and biomedical innovation, health professions education continues to face criticism.Deficits and variations in graduate competence, patient harm, and preparedness for modern health care are considered major challenges for current designs for HPE [5,6].Can accreditation help to address these issues?Accreditation is commonly viewed as an essential component of an effective health professions education (HPE) system, valued both as a lever for quality assurance as well as for continuous quality improvement.However, for such an essential enterprise, the body of literature on HPE accreditation is small.Accreditation systems exist worldwide in a wide variety of forms.Do we all agree on what we mean by "accreditation"?What are the essential components of an accreditation system?What works best for a given context?What are the emerging issues in contemporary education?What are best and "next" practices?We have only the work of a few pioneering scholars to inform these questions, and no global consensus on which to advance our thinking.Enter an accreditation community of practice, the International Health Professions Accreditation Outcomes Consortium (IHPAOC).We founded this organization in 2012 to advance the practice of HPE accreditation.To date, this group has organized two world summits on HPE accreditation, one in 2013 in conjunction with
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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 | 0,022 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,008 |
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 ».