Competency-based faculty development: applying transformations from lessons learned in competency-based medical education
Notice bibliographique
Résumé
Faculty development in medical education is often delivered in an ad hoc manner instead of being a deliberately sequenced program matched to data-informed individual needs. In this article, the authors, all with extensive experience in Faculty Development (FD), present a competency-based faculty development (CBFD) framework envisioned to enhance the impact of FD. Steps and principles in the CBFD framework reflect the lessons learned from competency-based medical education (CBME) with its foundational goal to better train physicians to meet societal needs. The authors see CBFD as a similar framework, this one to better train faculty to meet educational needs. CBFD core elements include articulated competencies for the varied educational roles faculty fulfill, deliberately designed curricula structured to build those competencies, and an assessment program and process to support individualized faculty learning and professional growth. The framework incorporates ideas about where and how CBFD should be delivered, the use of coaching to promote reflection and identity formation and the creation of communities of learning. As with CBME, the CBFD framework has included the important considerations of change management, including broad stakeholder engagement, continuous quality improvement and scholarship. The authors have provided examples from the literature as well as challenges and considerations for each step.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 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 ».