Assessment for Learning: The University of Toronto Temerty Faculty of Medicine M.D. Program Experience
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Programmatic assessment optimizes the coaching, learning, and decision-making functions of assessment. It utilizes multiple data points, fit for purpose, which on their own guide learning, but taken together form the basis of holistic decision making. While they are agreed on principles, implementation varies according to context. (2) Context: The University of Toronto MD program implemented programmatic assessment as part of a major curriculum renewal. (3) Design and implementation: This paper, structured around best practices in programmatic assessment, describes the implementation of the University of Toronto MD program, one of Canada’s largest. The case study illustrates the components of the programmatic assessment framework, tracking and making sense of data, how academic decisions are made, and how data guide coaching and tailored support and learning plans for learners. (4) Lessons learned: Key implementation lessons are discussed, including the role of context, resources, alignment with curriculum renewal, and the role of faculty development and program evaluation. (5) Conclusions: Large-scale programmatic assessment implementation is resource intensive and requires commitment both initially and on a sustained basis, requiring ongoing improvement and steadfast championing of the cause of optimally leveraging the learning function of assessment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».