A Continuing Professional Development Imperative? Examining Trends and Characteristics of Health Professions Education Doctoral Programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite the long-standing faculty development initiatives for improving teaching skills in the health professions, there is still a growing need for educators who are formally trained in educational theory and practice as health professions experience dramatic demand and growth. Doctoral programs in health professions education (HPE) provide an avenue for health professions’ faculty continuing professional development (CPD) to enhance their knowledge and skills for teaching and curriculum leadership roles. There has been a proliferation of graduate programs in HPE over the last two decades to respond to the growing need for well-prepared faculty educators and program leadership. The purpose of this study was to identify and describe HPE doctoral programs in United States (U.S.) and Canada. Methods This study first examined doctoral programs in HPE identified in earlier studies. Next, we searched the literature and the web to identify new doctoral programs in the U.S. and Canada that had been established between 2014, when the prior study was conducted, and 2022. We then collated and described the characteristics of these programs, highlighting their similarities and differences. Results We identified a total of 20 doctoral programs, 17 in the U.S. and 3 in Canada. Of these, 12 programs in the U.S. and 1 program in Canada were established in the last 8 years. There are many similarities and some notable differences across programs with respect to degree title, admission requirements, duration, delivery format, curriculum, and graduation requirements. Most programs are delivered in a hybrid format and the average time for completion is 4 years. Conclusions The workforce problem facing health professional schools presents an opportunity, or perhaps imperative, for continuing professional development in HPE. With the current exponential growth of new doctoral programs, there is a need to standardize the title, degree requirements, and further develop core competencies that guide the knowledge and skills HPE graduates are expected to have upon graduation.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».