Implementing Competence Committees on a National Scale: Design and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
Competence committees (CCs) are a recent innovation to improve assessment decision-making in health professions education. CCs enable a group of trained, dedicated educators to review a portfolio of observations about a learner's progress toward competence and make systematic assessment decisions. CCs are aligned with competency based medical education (CBME) and programmatic assessment. While there is an emerging literature on CCs, little has been published on their system-wide implementation. National-scale implementation of CCs is complex, owing to the culture change that underlies this shift in assessment paradigm and the logistics and skills needed to enable it. We present the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada's experience implementing a national CC model, the challenges the Royal College faced, and some strategies to address them. With large scale CC implementation, managing the tension between standardization and flexibility is a fundamental issue that needs to be anticipated and addressed, with careful consideration of individual program needs, resources, and engagement of invested groups. If implementation is to take place in a wide variety of contexts, an approach that uses multiple engagement and communication strategies to allow for local adaptations is needed. Large-scale implementation of CCs, like any transformative initiative, does not occur at a single point but is an evolutionary process requiring both upfront resources and ongoing support. As such, it is important to consider embedding a plan for program evaluation at the outset. We hope these shared lessons will be of value to other educators who are considering a large-scale CBME CC implementation.
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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 | 0,119 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».