Evaluating Competence by Design as a Large System Change Initiative: Readiness, Fidelity, and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Program evaluation is an essential, but often neglected, activity in any transformational educational change. Competence by Design was a large-scale change initiative to implement a competency-based time-variable educational system in Canadian postgraduate medical education. A program evaluation strategy was an integral part of the build and implementation plan for CBD from the beginning, providing insights into implementation progress, challenges, unexpected outcomes, and impact. The Competence by Design program evaluation strategy was built upon a logic model and three pillars of evaluation: readiness to implement, fidelity and integrity of implementation, and outcomes of implementation. The program evaluation strategy harvested from both internally driven studies and those performed by partners and invested others. A dashboard for the program evaluation strategy was created to transparently display a real-time view of Competence by Design implementation and facilitate continuous adaptation and improvement. The findings of the program evaluation for Competence by Design drove changes to all aspects of the Competence by Design implementation, aided engagement of partners, supported change management, and deepened our understanding of the journey required for transformational educational change in a complex national postgraduate medical education system. The program evaluation strategy for Competence by Design provides a framework for program evaluation for any large-scale change in health professions education.
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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 | 0,299 | 0,322 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».