Beyond the CLAIM: A comprehensive needs assessment strategy for creating an Advanced Medical Education Research Training Program (ARMED-MedEd)
Notice bibliographique
Résumé
Background: The health professions education (HPE) landscape has shifted substantively with increasing professionalization of research and scholarship. Clinician educators seeking to become competitive in this domain often pursue fellowships and master's degrees in HPE, but there are few resources for the continuing professional development (CPD) of those who seek to continue developing their scholarly practice within HPE. Acknowledging the multiple players in this landscape, the authors sought to design a new "beyond beginners" HPE research program using a novel needs assessment planning process. Methods: The authors developed and conducted a new three-phase, five-step process that sets forth a programmatic approach to conducting a needs assessment for a CPD course in HPE research. The five steps of the CLAIM method are: Competitive analysis, Literature review with thematic analysis, Ask stakeholders, Internal review by experts, and Mapping of a curriculum. These steps are organized into three phases (Discovery, Convergence, and Synthesis). Results: Over a 12-month period, the authors completed a comprehensive needs assessment. The CLAIM process revealed that longitudinal digital connection, diverse and in depth exposure to HPE research methods, skills around scholarly publishing, and leadership and management of research would be beneficial to our design. Conclusions: The CLAIM method provided scaffolding to help the authors create a robust curriculum that adopts a scholarly approach for developing a HPE research course. This needs assessment methodology may be useful in other CPD contexts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,171 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».