Network of medical school educators for best practices in case‐study Problem Based Learning (719.7)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Medical schools are reforming curriculum to integrate all competencies throughout all years. Interdisciplinary student‐centered case‐study PBL curriculum should result in students: 1. Gaining proficiency and understanding the process in clinical problem solving. 2. Recognizing knowledge gaps, learning to use reliable information, applying new knowledge. 3. Interacting effectively with peers, demonstrating professionalism appropriate to physician/patient interactions. Many schools introduced variations into case‐study content and PBL format and produced numerous assessment tools. Accordingly, the project objective was to form a collaborative network of medical school PBL case‐study teachers to share best strategies in facilitating PBL and develop/revise assessment tools to better address student engagement, learning outcomes, sense of value of PBL. Visits to Indiana University School of Medicine Centers of Medical Education in Terre Haute, Lafayette, Gary, and to University of Louisville and Northern Ontario School of Medicine were conducted. Materials and ideas were also shared electronically. Results include establishment of a collaborative network, sharing best practices and curricular materials, initiation of collaborative projects. An outcome of this work will be a model for other schools who wish to adopt/reform a PBL case study course or curriculum. Grant Funding Source : Supported by an APS Teaching Career Enhancement Award (TCEA).
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.
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 | 0,022 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle