Using Role‐Playing Simulations to Teach Endocrine and Respiratory Physiology in Large Classes
Notice bibliographique
Résumé
Role‐playing simulations can help students master complex physiological processes, but may be less effective in larger classes if most students are observers instead of participants. The current study addressed this issue by evaluating the effectiveness of dividing the class into support groups for each role‐playing student. Depending on the situation, support groups provided advice verbally or via clickers. The simulations emphasized higher‐order thinking by asking students to predict how the simulation would change under different conditions. The first role‐playing exercise addressed negative feedback in the hypothalamic ‐pituitary‐target gland axis, using instrument noises to represent the hormonal output of the hypothalamus (drum), anterior pituitary (clapper), and target gland (clanger). After practicing the simulation under normal conditions, students worked with their support groups to predict how the simulation would change in response to perturbations such as an altered steady state, dysfunction of the target organ, or a tumor (an audience member playing an additional instrument). The second exercise examined the mechanics of ventilation by asking concentric circles of students to represent the chest wall/diaphragm, pleural membranes, and lungs. Students predicted how the circles would move during normal inspiration and expiration and under disease conditions (pneumothorax, emphysema, pulmonary fibrosis). Mastery of relevant concepts was examined both in the short term, by pre‐ and post‐testing, and in the long term, by examining exam performance, and student perceptions were studied using anonymous surveys. In summary, adding elements of “predict and test” and support groups to role‐playing simulations may increase their utility in larger classes.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».