A pedagogy of uncertainty: opening up fissures in the competence paradigm
Notice bibliographique
Résumé
At UCLAN we are breaking the mould and have developed a blended learning MSci optometry programme which is the first blended learning course in optometric education in the UK and the first to use a practice-based online portfolio. \nOptometry has traditionally been taught as a 3‐year undergraduate programme. Upon successful graduation, students are required to complete a year in practice and meet the General Optical Council's (GOC) “ability to” core competencies. However, a recent study by the GOC found that 76% of students felt unprepared for professional practice with insufficient clinical experience and in response, the GOC is currently undertaking an educational strategic review. \nTo ensure the students receive high-quality clinical experience in the workplace, we have developed an online logbook and portfolio. Students log their experiences, learning points and reflections. The portfolio is closely monitored both by the student's mentor in practice and by academic staff. \nThe content and reflections logged by the students then helps to drive the face to face teaching, small group discussions and clinical experiences provided by the university.
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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 | 0,034 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,105 |
| Communication savante | 0,020 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».