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Abstract
Problématique : La faculté de médecine de l'université catholique de Louvain a pour projet de créer des référentiels qui permettront de mettre en évidence la qualité des formations et d'identifier les forces et faiblesses des programmes en sciences de la santé.Il s'agit de formaliser une « bonne pratique » et de tenter de s'en rapprocher le plus possible.Nous souhaitons réfléchir et créer un référentiel à propos de ce que l'on attend concrètement du futur diplômé à la fin de nos formations.Qu'est-ce qu'un « bon dentiste » ?Un professionnel qui se contente de « bien soigner » ses patients ?Ou un praticien réflexif, autonome, capable de développer de nouvelles connaissances tout au long de sa carrière, ... ?Ces réflexions s'inscrivent également dans le contexte des cadres européens (Bologne et Copenhague).Objectifs : Bien que ce projet soit dans un premier temps destiné aux cursus des médecins et des dentistes, notre objectif est de formaliser une méthodologie qui puisse aisément être extrapolée à la création de référentiel pour toute formation en sciences de la santé.Nous émettons également l'hypothèse que les réflexions suscitées par la création des référentiels axés sur les résultats attendus à la fin de la formation peuvent engendrer des « bonnes pratiques pédagogiques » et une meilleure cohérence du programme.Méthodes : La méthode utilisée comprend : 1) une revue de la littérature sur les concepts de compétences et de résultats d'apprentissages ; 2) la constitution d'un groupe de travail qui respecte le principe d'adhésion des enseignants ; 3) des entretiens individuels des acteurs des formations ; et 4) une évaluation du programme par les diplômés sur la base du nouveau référent.Résultats : Dans la littérature, une grande disparité des conceptions et applications du concept de compétence est apparue.Du côté européen, les textes de la commission (processus de Copenhague) et de l'espace européen de enseignement supérieur (processus de Bologne) mettent en évidence la notion de learning outcomes (résultats d'apprentissages) pour garantir prochainement les certifications des formations.Bien que nous évoquons les autres facettes de notre recherche action, cette communication a pour but premier de clarifier les notions polysémiques de compétence et de learning outcome en sciences médicales en lien avec les cadres européens.En guise d'illustration, des applications concrètes de différentes universités et écoles formant des professionnels de la santé y sont exposés.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.006 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.394 | 0.230 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".