A novel model for curriculum design: Preparation, planning, prototyping, and piloting
Notice bibliographique
Résumé
Dental education continuously strives to provide students with positive and meaningful learning experiences. Developing or improving a curriculum usually encompasses three main phases: design, implementation, and evaluation. Most research on curriculum development in dental education has focused on the last two phases. Our commentary addresses this gap by describing a new model for curriculum design that effectively guided the design phase of the complete overhaul of the four-year Doctor of Dental Surgery curriculum at the School of Dentistry, University of Alberta. Built on the strengths of pre-existing curriculum design models, the new model provided enough structure and rigour to support the complexity required during a complete curriculum redesign whilst still allowing sufficient consultation and flexibility to encourage stakeholder engagement. The steps of the new 4P's model (preparation, planning, prototyping, and piloting) and main actions within each step are described. Challenges observed in each step and strategies to address them are reported. Other institutions embarking on renewing or redesigning a curriculum at a program level may benefit from using a curriculum design process similar to the 4P's model. Recommendations are discussed including the inclusion of educational consultants in the curriculum renewal committee, the importance of a leadership that effectively supports curriculum reform, purposeful engagement of stakeholders during each step of the design phase and ensuring that project and change management occur concurrently.
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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 | 0,038 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».