Did We Create Brave Spaces? A study protocol of a realist evaluation project in health professions education faculty development
Notice bibliographique
Résumé
The Creating Brave Spaces (CBS) project was born out of the urgent need to design and implement educational activities for health professions faculty members to engage with and lead in difficult conversations in equity, diversity, inclusivity and Indigenous reconciliation (EDIIR) in the clinical teaching environment. While most faculty members are well aware of the harm of prejudice, many are unequipped to act when faced with microaggressions. Faculty members are increasingly aware of this learning need while they have few learning opportunities to practice the skills. Leveraging simulation-based education design, we created faculty development activities that place faculty members in the “hot seat” during a microaggression incident. While supported by institutional pilot grants, we have received initial positive responses from faculty members. However, simulation-based education is costly due to recruitment and training of actors. Moreover, a successful curriculum in this challenging subject requires careful planning and expert facilitation that would be unsustainable without continuous institutional support. We recognize it is important that we conduct careful program evaluation to continuously iterate and engage. We present here a program evaluation study protocol using a Realist Evaluation framework through thematic analysis. Why did the participants attend this activity? How were they changed? And what elements in the experience affected those changes? These are the questions we aim to answer. While we have yet to complete our analysis, by sharing this protocol, we offer a roadmap for other faculty developers and education scientists to do this work. Our team strives to add voice to innovative faculty development projects that work towards institutional inclusive excellence at the level of everyday interpersonal interactions. When empowered, many faculty members are ready to lead this work in their own context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».