Should we teach using schemas? Evidence from a randomised trial
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Schema-based instruction may alter knowledge organisation and diagnostic reasoning strategies through the provision of structured knowledge to novice trainees. The effects of schema-based instruction on diagnostic accuracy and knowledge organisation have not been rigorously tested. METHODS: Year 2 medical students were randomised to learn four cardiac diagnoses using schema-based instruction (n = 26) or traditional instruction (n = 27) on a high-fidelity cardiopulmonary simulator (CPS). Students completed case-based learning in groups of two to five and underwent individual written and practical tests. The written test consisted of questions testing features that linked or distinguished diagnoses (structured knowledge) and questions testing features of individual diagnoses (factual knowledge). A practical test of diagnostic accuracy on the CPS was performed for two diagnoses present in the learning phase (taught lesions) and two untaught lesions. A majority of students (n = 37, 70%) voluntarily returned for follow-up written testing 2-4 weeks later. RESULTS: Learning time and accuracy did not differ between students on schema-based and those on traditional instruction. Students receiving schema-based instruction performed better on structured knowledge questions (p < 0.001) and no differently on factual knowledge questions (p = 0.7). Relative differences between groups remained unchanged on follow-up testing. Diagnostic success was higher in the schema-based instruction group for taught lesions (mean difference = 38%, 95% confidence interval [CI] 20-56; p < 0.001) and untaught lesions (mean difference = 31%, 95% CI 15-48; p < 0.001). CONCLUSIONS: Schema-based instruction was associated with improved retention of structured knowledge and diagnostic performance among novices. This study provides important proof-of-concept for a schema-based approach and suggests there is substantial benefit to using this approach with novice trainees.
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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 | 0,001 | 0,333 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».