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Enregistrement W4378781532 · doi:10.1186/s12909-023-04366-2

A comparative study of the curriculum in master degree of medical education in Iran and some selected countries

2023· article· en· W4378781532 sur OpenAlexaboutno aff
Somayeh Akbari Farmad, Ali Esfidani, Sara Shahbazi

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShahid Beheshti University of Medical Sciences
Mots-clésChecklistCurriculumMedical educationData collectionHigher educationPsychologyMedicinePedagogySociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: When training efficient human resources for the health system, it is necessary to train appropriate student teaching and assessment methods and necessary skills for educational planning and evaluation. Therefore, studies and efforts to train human resources in the field of Iranian medical education have begun since 1994. The aim of the present study is a comparative study of the curriculum in master's degree of medical education in Iran and some selected countries. METHODS: This is applied, descriptive and comparative research. Data were collected by electronic search on the website of the selected universities. Each of these selected educational curricula, the newest curriculum of the studied universities at the time of the present research, was translated into fluent Persian and studied in detail. The model used in the present study is the famous Polish Bereday model. A quota sampling method was used and universities were selected at a 1:10 ratio from each classified area. Institutions that offered master's degrees in medical education were chosen in each region using the World Health Organization (WHO) classification based on QS World University Rankings (2020). The data collection instrument was a researcher-made checklist, which was used to extract the relevant data available on the website of selected universities. This checklist consisted of eight items, which included course title, course length, mission, vision, goals, admission process, teaching methods (online, In-person, and both), educational strategies, teaching methods, and student assessment. These eight items were compared at selected universities. RESULTS: The samples included seven selected universities including Kebangsaan University in Asia, the University of Toronto in Canada, the University of Michigan in America, the University of Bern and Imperial College in Europe, Monash University in Australia, and Iranian universities. Student admission in Iran is carried out through a centralized exam; therefore, most faculties do not have the option to select students and criteria for student selection. The course length in all universities is between 1-3 years (depending on part-time/full-time) and most of the studied universities offer this field as modular degree courses. CONCLUSIONS: The characteristics of the curriculum for the master's degree of medical education in Iran and selected countries showed the differences and similarities of this course among the top universities of different continents. Unlike other countries, the curriculum for a master's degree in medical education in Iran is offered in a centralized manner in eight universities of Tehran, Shahid Beheshti, Iran, Isfahan, Shiraz, Tabriz, Kerman, and Mashhad.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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