Coaching in Competence by Design: A New Model of Coaching in the Moment and Coaching Over Time to Support Large Scale Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Coaching is an increasingly popular means to provide individualized, learner-centered, developmental guidance to trainees in competency based medical education (CBME) curricula. Aligned with CBME’s core components, coaching can assist in leveraging the full potential of this educational approach. With its focus on growth and improvement, coaching helps trainees develop clinical acumen and self-regulated learning skills. Developing a shared mental model for coaching in the medical education context is crucial to facilitate integration and subsequent evaluation of success. This paper describes the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada’s coaching model, one that is theory based, evidence informed, principle driven and iteratively and developed by a multidisciplinary team. The coaching model was specifically designed, fit for purpose to the postgraduate medical education (PGME) context and implemented as part of Competence by Design (CBD), a new competency based PGME program. This coaching model differentiates two coaching roles, which reflect different contexts in which postgraduate trainees learn and develop skills. Both roles are supported by the RX-OCR process: developing Relationship/Rapport, setting eXpectations, Observing, a Coaching conversation, and Recording/Reflecting. The CBD Coaching Model and its associated RX-OCR faculty development tool support the implementation of coaching in CBME. Coaching in the moment and coaching over time offer important mechanisms by which CBD brings value to trainees. For sustained change to occur and for learners and coaches to experience the model’s intended benefits, ongoing professional development efforts are needed. Early post implementation reflections and lessons learned are provided.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».