Learning Clinical Procedures Through Internet Digital Objects: Experience of Undergraduate Students Across Clinical Faculties
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Various digital learning objects (DLOs) are available via the World Wide Web, showing the flow of clinical procedures. It is unclear to what extent these freely accessible Internet DLOs facilitate or hamper students' acquisition of clinical competence. OBJECTIVE: This study aimed to understand the experience of undergraduate students across clinical disciplines-medicine, dentistry, and nursing-in using openly accessible Internet DLOs, and to investigate the role of Internet DLOs in facilitating their clinical learning. METHODS: Mid-year and final-year groups were selected from each undergraduate clinical degree program of the University of Hong Kong-Bachelor of Medicine and Bachelor of Surgery (MBBS), Bachelor of Dental Surgery (BDS), and Bachelor of Nursing (BNurs). All students were invited to complete a questionnaire on their personal and educational backgrounds, and their experiences and views on using Internet DLOs in learning clinical procedures. The questionnaire design was informed by the findings of six focus groups. RESULTS: Among 439 respondents, 97.5% (428/439) learned a variety of clinical procedures through Internet DLOs. Most nursing students (107/122, 87.7%) learned preventive measures through Internet DLOs, with a lower percentage of medical students (99/215, 46.0%) and dental students (43/96, 45%) having learned them this way (both P<.001). Three-quarters (341/439, 77.7%) of students accessed DLOs through public search engines, whereas 93.2% (409/439) accessed them by watching YouTube videos. Students often shared DLOs with classmates (277/435, 63.7%), but rarely discussed them with teachers (54/436, 12.4%). The accuracy, usefulness, and importance of Internet DLOs were rated as 6.85 (SD 1.48), 7.27 (SD 1.53), and 7.13 (SD 1.72), respectively, out of a high score of 10. CONCLUSIONS: Self-exploration of DLOs in the unrestricted Internet environment is extremely common among current e-generation learners and was regarded by students across clinical faculties as an important supplement to their formal learning in the planned curriculum. This trend calls for a transformation of the educator's role from dispensing knowledge to guidance and support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».