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Enregistrement W4413853413 · doi:10.52058/2786-4952-2025-8(54)-2015-2023

DOUBLE HELIX CURRICULUM AS AN INNOVATIVE MODEL OF MEDICAL EDUCATION: THEORETICAL REFLECTIONS AND PRACTICAL ANALYSIS OF THE ADVANTAGES OF AN INTEGRATED APPROACH

2025· article· uk· W4413853413 sur OpenAlexaboutno aff
Tetiana Yashkina

Notice bibliographique

RevueПерспективи та інновації науки · 2025
Typearticle
Langueuk
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumHelix (gastropod)Engineering ethicsMathematics educationEngineeringComputer scienceSociologyPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article explores the Double Helix Curriculum (DHC) as an innovative model of medical education designed to ensure the equal and continuous integration of biomedical and humanitarian components throughout all stages of physician training.It substantiates the relevance of implementing DHC in the context of contemporary healthcare challenges, which require physicians to possess not only advanced scientific knowledge but also developed clinical reasoning, interdisciplinary collaboration skills, ethical reflection, and communication abilities within complex sociocultural environments.Drawing on international experience from institutions such as the University of Michigan, UCSF, and the University of Toronto, the author outlines the model's two intertwined "strands": the scientific strand (covering basic and clinical sciences) and the humanitarian strand (encompassing medical ethics, communication, social determinants of health, self-reflection, and narrative medicine).The article emphasizes that, within DHC, professional identity is cultivated systematically rather than incidentally, through students' engagement in communities of practice, narrative modeling of clinical cases, facilitated reflection, and integrated learning scenarios.A comparative analysis with other educational approaches (Spiral Curriculum, Case-Based Learning, Vertically Integrated Curriculum, Problem-Based Learning, Competency-Based Medical Education) demonstrates DHC's unique capacity to merge cognitive and value-based competencies.The paper also examines opportunities for adopting DHC in Ukrainian medical education, identifying potential barriers such as curriculum inertia, insufficient faculty preparation for interdisciplinary teaching, and lack of validated tools to assess humanitarian competencies, as well as suggesting strategies to address them.The author concludes that DHC promotes the harmonization of Ukrainian medical education with European standards and fosters the development of a holistic new-generation physician who combines scientific rigor with professional empathy and humanistic values.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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