Developmental Evaluation: six ways to get a grip on the potential of education scholarship to serve innovation
Notice bibliographique
Résumé
In March 2020, COVID-19 challenged health and educational systems across the country. The rapid reallocation of resources to ensure public safety had taken priority over educational obligations. Healthcare students were removed from clinical environments as their learning came to a grinding halt. While academic institutions were pivoting and transforming teaching and learning experiences, students responded to the pandemic with innovation, attending to gaps in patient care. As educators, we must understand how we can further support students and faculty to unleash innovative thinking during a crisis. To begin to address this educational need, academic institutions now have an opportunity to broaden the practice of education scholarship in accordance with best practices to nurture innovation and innovative thinking. What framework can aid us in this endeavor? In times of instability, Developmental Evaluation is an approach that can support the implementation of innovations within medical education. Using an example of an innovation in medical education, we offer six practical tips to begin to use Developmental Evaluation to support and enable learners and faculty in the creation of innovations and contribute to a broader definition of education scholarship.
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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 | 0,380 | 0,354 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,068 |
| Communication savante | 0,041 | 0,053 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,050 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».