Game-based versus traditional case-based learning: comparing effectiveness in stroke continuing medical education.
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
OBJECTIVE: To evaluate family physicians' enjoyment of and knowledge gained from game-based learning, compared with traditional case-based learning, in a continuing medical education (CME) event on stroke prevention and management. DESIGN: An equivalence trial to determine if game-based learning was as effective as case-based learning in terms of attained knowledge levels. Game questions and small group cases were developed. Participants were randomized to either a game-based or a case-based group and took part in the event. SETTING: Ontario provincial family medicine conference. PARTICIPANTS: Thirty-two family physicians and 3 senior family medicine residents attending the conference. INTERVENTION: Participation in either a game-based or a case-based CME learning group. MAIN OUTCOME MEASURES: Scores on 40-item immediate and 3-month posttests of knowledge and a satisfaction survey. RESULTS: Results from knowledge testing immediately after the event and 3 months later showed no significant difference in scoring between groups. Participants in the game-based group reported higher levels of satisfaction with the learning experience. CONCLUSION: Games provide a novel way of organizing CME events. They might provide more group interaction and discussion, as well as improve recruitment to CME events. They might also provide a forum for interdisciplinary CME. Using games in future CME events appears to be a promising approach to facilitate participant learning.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle