Education Theory Made Practical: Creating open educational resources via an apprenticeship model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Clinical faculty may have limited knowledge of education theories and best practices in health professions education. Many faculty development programs focus on passive learning with limited application to practice. There is a need for more active engagement for early career educators. Methods We created an apprenticeship‐based electronic book series focused on translating education theories into practical applications for clinician educators. Chapters were authored by teams of two to four geographically separated early career educators, who were tasked with explaining an education theory and relating it to their educational practice. The chapters underwent internal peer review, followed by open peer review as a blog post and eventual publication. Usage data were collected, and surveys were sent to authors and end‐users. Results Six volumes (60 total chapters) have been created to date by 180 unique authors and 17 editors over a 6‐year period. There have been 65,571 total blog page views and 17,180 total book downloads across the five published volumes. Authors reported an increase in their perceived knowledge (pre 2.6 ± 1.7 vs. post 7.2 ± 1.1, mean difference 4.5/9.0, 95% confidence interval [CI] 4.0–5.0, p < 0.001) after writing their chapter. Authors also reported career benefits including authorship for academic advancement/promotion and developing an area of education theory expertise. End‐users also reported a mean increase in their perceived knowledge (pre 4.4 ± 2.5 vs. post 7.3 ± 1.4, mean difference 2.9/9.0, 95% CI 2.1–3.8, p < 0.001) after reading a chapter. Conclusion The Education Theory Made Practical electronic book series represents a proof of concept for an apprenticeship‐based model to teach education theory, while also creating scholarship and open access resources for the broader community.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».