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Enregistrement W7094431948

Évaluation des compétences dans le cadre du nouveau programme de doctorat de premier cycle en pharmacie de l’Université Laval

2021· other· fr· W7094431948 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResearch methodologyOccupational trainingProfessional qualification
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectif : Présenter l'expérience de l'évaluation des compétences à l'aide de la formation « Rendre-compte » dans le cadre du programme de doctorat de premier cycle en pharmacie de l'Université Laval depuis sa mise en œuvre. \nMise en contexte : Le programme de doctorat de premier cycle en pharmacie de l'Université Laval s'articule autour du développement de cinq compétences et de quatorze qualités professionnelles (postures). Au terme de chaque année, l'étudiant doit démontrer qu'il a atteint le degré attendu de développement de compétences et de prise en compte des postures. Cette évaluation a lieu dans le cadre du cours « Rendre-compte ». \nRésultats : L'évaluation du degré d'acquisition des compétences dans le cadre du cours « Rendre-compte » depuis l'implantation du doctorat de premier cycle en pharmacie en 2011 est présentée. Les données colligées portent sur les résultats des étudiants et les ressources matérielles et humaines mises en place. Le taux de succès est élevé, mais certains étudiants ne sont pas en mesure de démontrer qu'ils ont atteint le degré d'acquisition des compétences souhaité. Comme cette démonstration est essentielle à la poursuite des études et à l'obtention du diplôme, il arrive que certains étudiants se retrouvent exclus du programme. Pour réintégrer le programme, ils doivent réussir une activité de remédiation. L'échec à ce plan de rattrapage amène l'exclusion définitive du programme. \nDiscussion : Le processus « Rendre-compte » permet à l'étudiant de démontrer qu'il a atteint le degré d'acquisition des compétences attendu et qu'il est capable de développer les qualités professionnelles requises (postures). Cette évaluation est efficace tant du point de vue de l'étudiant que de celui de la direction de programme. \nConclusion : Le processus « Rendre-compte » contribue à l'évaluation continue des apprentissages et à l'efficacité du nouveau programme développé autour des compétences professionnelles. Cette méthode d'évaluation se distingue par la présentation écrite et orale d'un dossier de réussite.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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