Using Systems Engineering to Inform Program Evaluation Practices in Health Professions Education: Conceptualizing Educational Programs as Socio-Technical Systems to Study System Emergence
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Understanding the dynamics of educational programs is complex due to the unexpected processes and outcomes resulting from interactions among program elements. In Health Profession Education (HPE), scholars have suggested this complexity might be best studied and understood using program evaluation approaches that capture the program’s planned and emergent processes and outcomes. Doing so might produce a better understanding of how, and what, the program is achieving. However, to date, no such program evaluation framework exists in HPE is able to accomplish this. This dissertation uses System Engineering principles and tools to propose a new program evaluation framework for sensing, characterizing, and explaining the complexity of educational programs. Methods: The Socio-Technical Evaluation of Educational Programs (STEEP) framework was developed and refined by implementing System Engineering principles and tools to study two HPE programs. System emergence was defined as the unintended processes and outcomes in a program. Using a multiple case study approach, these two implementations resulted in a refined STEEP framework including the following methodical steps: relabeling of data, cross-stakeholder analysis, and appraisal of information power related to system emergence. Results: The findings suggest the STEEP framework sensed system emergence in these educational programs, and produced data for characterizing and proposing possible mechanisms to explain the emergence. The results also showed potential sources of system emergence, including convergence and divergence in different stakeholders’ perceptions, as well as the influence of external systems (e.g., a residents’ hospital culture affecting their off-site course experiences). Conclusions: This dissertation positions system emergence as one of the underpinning mechanisms for complex educational programs. Key contributions include a refined STEEP framework, and an improved understanding of mechanisms related to system emergence. These findings provide evaluators and researchers with more refined strategies for studying system emergence. A key recommendation is for program evaluators to continue focusing on identifying interactions between planned and emergent process and outcomes, while also taking the extra analytic step of aiming to clarify the mechanisms driving system emergence.
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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 | 0,061 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».