Managing assessment during curriculum change: Ottawa Consensus Statement
Notice bibliographique
Résumé
Curriculum change is relatively frequent in health professional education. Formal, planned curriculum review must be conducted periodically to incorporate new knowledge and skills, changing teaching and learning methods or changing roles and expectations of graduates. Unplanned curriculum evolution arguably happens continually, usually taking the form of "minor" changes that in combination over time may produce a substantially different programme. However, reviewing assessment practices is less likely to be a major consideration during curriculum change, overlooking the potential for unintended consequences for learning. This includes potentially undermining or negating the impact of even well-designed and important curriculum changes. Changes to any component of the curriculum "ecosystem "- graduate outcomes, content, delivery or assessment of learning - should trigger an automatic review of the whole ecosystem to maintain constructive alignment. Consideration of potential impact on assessment is essential to support curriculum change. Powerful contextual drivers of a curriculum include national examinations and programme accreditation, so each assessment programme sits within its own external context. Internal drivers are also important, such as adoption of new learning technologies and learning preferences of students and faculty. Achieving optimal and sustainable outcomes from a curriculum review requires strong governance and support, stakeholder engagement, curriculum and assessment expertise and internal quality assurance processes. This consensus paper provides guidance on managing assessment during curriculum change, building on evidence and the contributions of previous consensus papers.
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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 | 0,327 | 0,382 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».