Defining new roles and competencies for administrative staff and faculty in the age of competency-based medical education
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: These authors sought to define the new roles and competencies required of administrative staff and faculty in the age of CBME. METHOD: A modified Delphi process was used to define the new CBME roles and competencies needed by faculty and administrative staff. We invited international experts in CBME (volunteers from the ICBME Collaborative email list), as well as faculty members and trainees identified via social media to help us determine the new competencies required of faculty and administrative staff in the CBME era. RESULTS: Thirteen new roles were identified. The faculty-specific roles were: National Leader/Facilitator in CBME; Institutional/University lead for CBME; Assessment Process & Systems Designer; Local CBME Leads; CBME-specific Faculty Developers or Trainers; Competence Committee Chair; Competence Committee Faculty Member; Faculty Academic Coach/Advisor or Support Person; Frontline Assessor; Frontline Coach. The staff-specific roles were: Information Technology Lead; CBME Analytics/Data Support; Competence Committee Administrative Assistant. CONCLUSIONS: The authors present a new set of faculty and staff roles that are relevant to the CBME context. While some of these new roles may be incorporated into existing roles, it may be prudent to examine how best to ensure that all of them are supported within all CBME contexts in some manner.
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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 | 0,042 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».