Veterinary Curriculum Leaders: Motivators, Barriers, and Attributes
Notice bibliographique
Résumé
Curriculum leaders (individuals with responsibility for an institution's veterinary curriculum) play a vital role in driving local curriculum priorities, development, and accreditation. This study aimed to describe the career paths of curriculum leaders and identify what motivates them, the barriers they face, and the knowledge, skills, and attributes they perceive as essential for the role. Self-determination theory was used to identify tensions experienced within the role. An international online survey targeted at those identifying as curriculum leaders was completed by 45 participants. 91% of participants held a doctoral level qualification and/or clinical Boards; 82% had additional training in leadership; 38% had additional formal training in education. Motivators included a desire to make a difference, personal satisfaction with teaching and working with students, and social influences. Participants experienced barriers relating to self-development and achievement of their curriculum goals; participants described essential knowledge (of the profession, educational theory, and wider higher education context) and skills (leading teams, change management, and communication). Attributes considered important related both to self (open-minded, patient, resilient, able to see the big picture as well as detail) and relationships with others (approachable, listener, respectful and respected, supportive, credible). Tensions arose in participants' need for autonomy (experiencing barriers to achieving their goals), in their social relatedness (achieving curriculum goals while working with colleagues with conflicting priorities), and in perceptions of necessary competence (a need, but lack of opportunity, for advanced training in educational theory). The findings may help institutions more effectively support and train current and future curriculum leaders.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».