Development of a Longitudinal Curricular Evaluation Framework for Intra- and Interprofessional Teamwork
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To describe the development and evaluation of a university-wide competency and evaluation framework for intra- and interprofessional education (IPE) teamwork.Methods: Development of the framework was based on existing literature and specific contexts of the schools within our university. Evaluation and program alignment regarding use of the framework were achieved through qualitative interviews with deans of the Schools of Medicine, Nursing, and Pharmacy, and focused on how they evaluated student progression towards the university-wide teamwork competency. Interview data were analyzed using classical content analysis.Results: Despite efforts to carefully design the framework, interviews revealed that significant variation exists regarding when and how both IPE and team-based care are taught and evaluated across schools. Common barriers to interprofessional education included variations in teamwork practices across disciplines, scheduling challenges, and lack of resources for implementation. Recommendations for how to align teaching and evaluation activities with the framework are posed.Conclusions: Longitudinally tracking the development of interprofessional competencies within/across health professions schools requires careful planning and collaboration among institutional leaders, interprofessional educators, program evaluators, and students. The information gained from this process provides insights toward implementing future high-quality IPE in teamwork and other inter- and intraprofessional competencies, which may be helpful to others.
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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 | 0,149 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».