From criteria to impact: The ASPIRE framework as a roadmap for faculty development excellence in health professions education
Notice bibliographique
Résumé
Faculty development initiatives have grown globally and have become a key part of the best practices in health professions and education institutions. Systematic activities to support the roles of teachers in teaching, education, research and scholarship, and leadership and management are subject for consistent and sustainable improvement and development in each institution. The individual and organizational impacts should be envisioned from the beginning and be aligned with the institutional visions and missions. This paper describes the ASPIRE faculty development criteria as a framework of 5 crucial elements for faculty development: (1) Clear goals, systematic curriculum development model and focus on improvement; (2) Inclusive and accessible learning opportunities creating a Community of Practice (CoP); (3) Resourcing, expertise and expansion of capacity; (4) Continuous and systematic evaluation and ongoing improvement; and (5) Promoting educational innovation and scholarship in faculty development. Descriptions of elements with examples to illustrate components are 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 | 0,151 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,028 |
| Communication savante | 0,029 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».