A Scoping Umbrella Review of Competency-Based Education: Part I – A Descriptive Analysis of Trends, Practices, and Gaps
Notice bibliographique
Résumé
Competency-based education (CBE) has been increasingly adopted and popularized across diverse disciplines and professional fields. However, its implementation faces challenges due to the absence of a unified framework. Part I of this study aims to explore different theoretical approaches to CBE and to identify key approaches, emerging trends, and focal areas across diverse educational contexts, fields, and regions. A scoping umbrella review was conducted to synthesize evidence on CBE from systematic reviews, meta-analyses, and other reviews. Searches were performed across five databases by an experienced librarian, focusing on CBE frameworks and outcomes. Only peer-reviewed articles published in English were included. Four reviewers screened articles using Covidence software, resolving disagreements through discussion and collaboration. The umbrella review of 36 articles reveals key trends: (1) most are literature or systematic reviews, (2) published between 2017 and 2022, (3) primarily from the U.S. and Canada, and (4) focused on higher education and medical/health sciences. The review identifies three categories of theoretical approaches: theories, models, and frameworks. This review highlights the evolving theoretical foundations of CBE and its expansion across disciplines. The integration of various theories, models, and frameworks into a cohesive meta-framework emerges as a critical next step.
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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 | 0,021 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».