Key considerations in planning and designing programmatic assessment in competency-based medical education
Notice bibliographique
Résumé
Programmatic assessment as a concept is still novel for many in clinical education, and there may be a disconnect between the academics who publish about programmatic assessment and the front-line clinical educators who must put theory into practice. In this paper, we clearly define programmatic assessment and present high-level guidelines about its implementation in competency-based medical education (CBME) programs. The guidelines are informed by literature and by lessons learned from established programmatic assessment approaches. We articulate five steps to consider when implementing programmatic assessment in CBME contexts: articulate the purpose of the program of assessment, determine what must be assessed, choose tools fit for purpose, consider the stakes of assessments, and define processes for interpreting assessment data. In the process, we seek to offer a helpful guide or template for front-line clinical educators. We dispel some myths about programmatic assessment to help training programs as they look to design-or redesign-programs of assessment. In particular, we highlight the notion that programmatic assessment is not 'one size fits all'; rather, it is a system of assessment that results when shared common principles are considered and applied by individual programs as they plan and design their own bespoke model of programmatic assessment for CBME in their unique context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».