Becoming a deliberately developmental organization: Using competency based assessment data for organizational development
Notice bibliographique
Résumé
Medical education is situated within health care and educational organizations that frequently lag in their use of data to learn, develop, and improve performance. How might we leverage competency-based medical education (CBME) assessment data at the individual, program, and system levels, with the goal of redefining CBME from an initiative that supports the development of physicians to one that also fosters the development of the faculty, administrators, and programs within our organizations? In this paper we review the Deliberately Developmental Organization (DDO) framework proposed by Robert Kegan and Lisa Lahey, a theoretical framework that explains how organizations can foster the development of their people. We then describe the DDO's conceptual alignment with CBME and outline how CBME assessment data could be used to spur the transformation of health care and educational organizations into digitally integrated DDOs. A DDO-oriented use of CBME assessment data will require intentional investment into both the digitalization of assessment data and the development of the people within our organizations. By reframing CBME in this light, we hope that educational and health care leaders will see their investments in CBME as an opportunity to spur the evolution of a developmental culture.
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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 | 0,020 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».