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Enregistrement W4389384749 · doi:10.1097/ceh.0000000000000535

Principles-Focused Evaluation: A Promising Practice in the Evaluation of Continuing Professional Development

2023· article· en· W4389384749 sur OpenAlexafffund
Kathryn Parker, Abhimanyu Sud

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensHumber River Regional HospitalCanadian Centre on Substance Use and Addiction
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésProgram evaluationProcess (computing)Computer scienceManagement scienceProcess managementProgram Design LanguageEngineering ethicsEngineeringPolitical scienceSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Outcome-based evaluations still dominate in continuing professional development (CPD) despite the availability of evaluation approaches that address program processes and contexts. Our continued reliance on outcomes-based evaluation fails to respect the importance of complexity and the human element of program planning and implementation. Therefore, it is time that the field of CPD embrace complementary approaches to program evaluation that consider the complexity and maturity of programs and their contexts, while providing credible and relevant information to inform strategic decisions regarding the future of a program. Principles-focused evaluation provides a complement to traditional evaluation approaches through the articulation of a program's values that can be actioned. These "actionable values," known as principles, become the focus of the evaluation for the purposes of program decision-making. This paper describes how one CPD program, designed as a response to growing opioid-related harms, adopted a principles-focused evaluation to inform ongoing iteration of the program. The process used to design the principles, how the principles are informing the transportability of the program, and implications for CPD evaluation are discussed.

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)0,225
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2250,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,374
Tête enseignante GPT0,609
Écart entre enseignants0,235 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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