Faculty development for implementation of an EPA-based program
Notice bibliographique
Résumé
Faculty development, trainee orientation and stakeholder engagement are essential elements of change management in the implementation of EPAs. An effective strategy addresses stakeholder needs over the various stages of planning, piloting, and implementation of EPAs. It encompasses faculty and all other stakeholders, i.e., clinical supervisors and assessors, non-workplace-based teaching faculty, coaches or advisers for trainees’ portfolios, members of clinical competence committees, administrators, program directors and other leaders. Best practices involve engaging with stakeholders as essential partners working toward a shared vision, building a sense of a community of practice, planning a range of activities in a continuous, dynamic, and enabling process, and including trainee development alongside faculty development. This chapter introduces evolving conceptions of faculty development and identifies key principles and strategies to guide the design of an effective plan. A range of approaches is outlined from passive to active, with various modes of delivery including face-to-face and hybrid and self-directed learning. Factors to consider are discussed and the significance of context is acknowledged. The importance of resourcing faculty and other stakeholders and the need to make a business case supported by ongoing evaluation are highlighted. Three examples of strategies in practice illustrate some key ideas. An analysis of the specific needs of different stakeholder groups, with potential approaches and a directory of accessible digital resources to support faculty development, trainee orientation, and engagement with other stakeholders, is also provided.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,011 |
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 ».