Living on Site While Renovating; Flexible Instructional Design of Post-Graduate Medical Training
Notice bibliographique
Résumé
Background: Developing theoretical courses for post-graduate medical training that are aligned to current workplace-based learning practices and adaptive to change in the field is challenging, especially in (sub) specialties where time for re-design is limited and needs to be performed while education continues. Approach: An instructional design method was applied based on flexible co-design to improve post-graduate theoretical courses in child and adolescent psychiatry (CAP) in the Netherlands. In four phases over a period of three years, courses were re-designed at a national level. Evaluation: Once common vision and learning goals were agreed upon and the prototype was developed (phases 1 and 2), the first courses could be tested in daily practice (phase 3). Phase 4 refined these courses in brief iterative cycles and allowed for designing additional courses building on and adding to previous experiences in brief iterative cycles. The resulting national theoretical courses re-allocated resources previously spent on a local level using easily accessible online tools. This allowed trainees to align content with their clinical rotations, personal preferences and training schedules. Reflection: The development of theoretical courses for post-graduate medical training in smaller medical (sub-)specialties with limited resources may profit from a flexible instructional design method. We consider the potential merit of such a method to other medical specialties and other (inter-)national efforts to develop theoretical teaching courses. A longer-term implementation evaluation is needed to show to what extent the investment made in the re-design proves to be future-proof and enables rapid adaptation to changes in the field.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».