Creating Milestones and Exit Competencies for Medical School Education in Histology
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing international consensus that the adoption of competency‐based curricula will improve undergraduate medical education. Competencies define measurable behaviours that are expected of graduating medical students and which are attained through a series of progressive milestones that begin on the first day of medical school and continue through to graduation. As part of a curriculum renewal project that embraces milestones and exit competencies, faculty at the medical school at the University of British Columbia (UBC) have generated milestones and competencies in all foundational and clinical medical science domains. This was a significant undertaking for the foundational medical sciences because, although the existing literature provides several examples of medical student exit competencies for clinical specialties, foundational medical science competencies are lacking. We here report on our generation of milestones and exit competencies for a core foundational medical science, histology. The milestones and competencies are brief, coherent and measurable histology‐related skills that will be required of each graduating UBC medical student. Significantly, by framing our competencies with exemplars, we clearly demonstrate how each of our histology exit competencies can be mapped to clinical scenarios that both medical students and post‐graduate physicians will encounter. These examples of milestones and competencies for a core foundational medical science will be useful for educators who are exploring or implementing competency‐based undergraduate medical curricula.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».