Applying a reflexive framework to evaluate a communication skills curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Lawrence Cheung Department of Medicine, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada Abstract: After creating and delivering an educational curriculum, medical educators must ultimately evaluate the effectiveness of the implemented curriculum. Seasoned educators can benefit from using an established framework to help them structure a thorough, complete curricular evaluation; however, novice educators may have difficulty in transforming the concept of evaluation into a concrete process. The RUFDATA (Reasons and purpose, Uses, Focus, Data and evidence, Audience, Timing, and Agency) framework is one such paradigm. It is a well-recognized tool consisting of a reflexive framework that can guide medical educators to evaluate their own medical education curriculum. Just as important, it enables medical educators to reflect on the reasons behind the evaluation. This insight, in turn, can foster a spirit of evaluation, thus helping to ingrain it into the local educational culture. By using the evaluation of our communication skills curriculum as an example, this article describes how educators can apply the RUFDATA framework to evaluate their own curriculum. Keywords: curriculum evaluation, RUFDATA, communication skills, course evaluation, reflexive evaluation
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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 | 0,358 | 0,318 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».