Relationship Between Small Group Problem‐Solving Activity and Lectures in Health Science Curricula
Notice bibliographique
Résumé
Components of problem-based education, such as small group teaching, are being implemented in diverse health curricula. Implementation, however, is often motivated by the intuitive appeal of many problem-based learning components, when what is needed is the detailed examination of how these components support students' integration of knowledge as well as continuity of their learning experiences. This study presents an investigation of the relationship between lecture and small group teaching (SGT) in a medical curriculum. Four problem-oriented SGT sessions representing diverse topics in the first-year curriculum and their corresponding lectures were videotaped and analyzed using techniques of concept mapping, where the broad concepts from the lectures were identified and matched to the case-specific concepts in the small group sessions. The results show that lectures function as an anchor for the students' discussion of issues relevant to clinical problem-solving and interventions in small group sessions. These discussions extended to contextual aspects of clinical practice that were not dealt with in the lectures, such as ethical/cultural issues around the treatment of patients. Furthermore, small group environments were found to promote discussions that allowed the integration of information from different sources and encompassed concepts across a number of disciplines. These results suggest that carefully designed small group sessions serve the purposes of 1) illustrating broader concepts in lectures to case-specific, clinically relevant problem-solving and 2) promoting knowledge integration from diverse sources of information. The implications of these results for learning and reasoning in health science curricula are discussed.
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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 | 0,011 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».