Impact of librarians in first‐year medical and dental student problem‐based learning (PBL) groups: a controlled study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Librarians at the University of Alberta have been involved with teaching undergraduate medical and dental education for several years. After 1 year of increased librarian involvement at the problem-based learning (PBL), small-group level, informal feedback from faculty and students suggested that librarians' participation in PBL groups was beneficial. There was, however, no real evidence to support this claim or justify the high demand on librarians' time. OBJECTIVES: The study aimed to determine whether having a librarian present in the small-group, problem-based learning modules for first-year medical and dental students results in an improved understanding of evidence-based medicine concepts, the nature of medical literature, and information access skills. METHODS: One hundred and sixty-four first-year medical and dental students participated in the study. There were a total of 18 PBL groups, each with approximately nine students and one faculty tutor. Six librarians participated and were assigned randomly to the six intervention groups. Students were given pre- and post-tests at the outset and upon completion of the 6-week course. RESULTS: Post-test scores showed that there was a small positive librarian impact, but final exam scores showed no impact. There was also no difference in attitudes or comfort levels between students who had a librarian in their group and those who did not. CONCLUSIONS: Impact was not sufficient to warrant continued participation of librarians in PBL. In future instruction, librarians at the John W. Scott Health Sciences Library will continue to teach at the larger group level.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».