The Consolidated Framework for Implementation Research: Application to Education
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the application of the Consolidated Framework for Implementation (CFIR) in an educational setting. Although education implements numerous interventions and programs at all levels, standardized testing has primarily measured their success, leaving a paucity of direct measures for non-academic program implementation. Borrowing from an established practice in medicine, the CFIR, which provides a framework to identify potential barriers and facilitators to program implementation, is reviewed and investigated as a possible tool for use in education. Researchers applied the CFIR to a program intervention implemented at two Canadian university faculties of education. Through the complex coding and analysis inherent to the CFIR, barriers and facilitators were identified for program implementation. Reviewing and applying the CFIR provided results about the educational intervention and the use of the CFIR in education. While complex and time-consuming, the results suggest that the CFIR is a credible tool for measuring the effectiveness of implementing myriad educational initiatives at all system levels.
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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 | 0,518 | 0,539 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,025 |
| Communication savante | 0,021 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».