Researching models of innovation and adoption in health professions education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the constant presence of change and innovation in health professions education (HPE), there has been relatively little theoretical modelling of such change, the experiences of change, the ideology associated with change or the unexpected consequences of change. In this paper, the authors explore theoretical approaches to the adoption of innovations in HPE as a way of mapping a broader theoretical landscape of change. METHOD: The authors, HPE researchers with an interest in technology adoption and systemic change, present a narrative review of the literature based on a series of thought experiments regarding how communities and individuals respond to the introduction of new ideas or methods. This research investigates the stages of innovation adoption, from the emergence and hype around new ideas to the concrete experiences of early adopters. RESULTS: When an innovation first emerges, there is often little concrete information available to inform potential adopters, leaving it susceptible to hype, both positive and negative. This can be described using the Gartner Hype Cycle model, albeit with important caveats. Once the adoption of an innovation gets underway, early adopter user experiences can inform those that follow. This can be described using Rogers' diffusion of innovation model, again with caveats. Notably, neither model goes beyond the point of single point-in-time, yes/no, individual adoption. Other approaches, such as learning curve theory, are needed to track uptake and maintenance by individuals over time. SIGNIFICANCE: This expanded theoretical base, while still somewhat instrumentalist, combined with complementary theoretical perspectives can afford opportunities to better explore reasons for variance, volunteerism and resistance to change. In summary, change is complicated and nuanced, and better models and theories are needed to understand and work meaningfully with change in HPE. To that end, the authors seek to encourage richer and more thoughtful research and scholarly thinking about change and a more nuanced approach to the pursuit of change in HPE as a whole.
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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 | 0,023 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,021 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».