How are Professional Programs from Diverse Disciplines Approaching the Development and Assessment of Competence at a Mid-Sized Canadian University?
Notice bibliographique
Résumé
Time-honoured university policies, such as the credit-hour and academic freedom, present challenges for professional education programs tasked with operationalizing entry-to-practice competence frameworks for professional accreditation. A single embedded case study was used to explore how professional programs from one mid-sized Canadian university are approaching and perhaps problematizing the development and assessment of competence. Semi-structured interviews were conducted with educational leaders (faculty and staff, n=21) from a sample of nine programs. Following a grounded theory approach to qualitative analysis, the constant comparative method was used to inductively discern similarities and differences across programs, and to begin building theory about approaches to operationalization. While limited in scope given the use of a single university, our findings highlight: (a) diversity in approaches to operationalization across programs, (b) common attributes which can be used to classify the manner in which these programs operationalize competence, and (c) challenges with supporting faculty to buy in to competency-informed pedagogy and assessment. Given these findings, it is recommended that professional accrediting bodies and education programs spend time to consider the role university-based programs play in determining competence for entry-to-practice, as well their intents for implementing a competence framework, to ensure sufficiency in the approaches being used.
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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 | 0,015 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».