Developing and Implementing a Competency-Based Veterinary Medicine Program at the Université de Montréal
Notice bibliographique
Résumé
This article outlines the comprehensive reform of the Doctorate in Veterinary Medicine (DVM) program at the Université de Montréal, with a focus on the integration of a competency-based approach within the existing curriculum. The primary purpose of this reform was to enhance student competency and address specific deficiencies in competencies as revealed by annual outcomes assessment surveys. The authors developed a competency framework with seven competencies and specific elements, providing a foundation for the educational redesign. This framework guided the creation of learning-assessment situations (LAS) aimed at promoting active and contextualized learning throughout the program. The competency development and assessment pathway (CDAP) matrix was established to align LAS within the traditional program structure and track student progress. A learning portfolio and a competency certification process were introduced to support student learning and assess competency achievement. The authors discuss change management, including the paradigm shift toward programmatic assessment, and provide insights into the evolution of the program post-implementation. Preliminary outcomes assessment reveals positive changes in how teaching staff and students perceive the program. Despite challenges related to human resource constraints, the authors emphasize the significance of this reform, which aligns with current trends in medical education. This paper underscores the importance of tailoring educational approaches to specific institutional environments while maintaining programmatic rigor and quality assurance.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».