Cognitive load imposed by knobology may adversely affect learners' perception of utility in using ultrasonography to learn physical examination skills, but not anatomy
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonography is increasingly used for teaching anatomy and physical examination skills but its effect on cognitive load is unknown. This study aimed to determine ultrasound's perceived utility for learning, and to investigate the effect of cognitive load on its perceived utility. Consenting first-year medical students (n = 137) completed ultrasound training that includes a didactic component and four ultrasound-guided anatomy and physical examination teaching sessions. Learners then completed a survey on comfort with physical examination techniques (three items; alpha = 0.77), perceived utility of ultrasound in learning (two items; alpha = 0.89), and cognitive load on ultrasound use [measured with a validated nine-point scale (10 items; alpha = 0.88)]. Learners found ultrasound useful for learning for both anatomy and physical examination (mean 4.2 ± 0.9 and 4.4 ± 0.8, respectively; where 1 = very useless and 5 = very useful). Principal components analysis on the cognitive load survey revealed two factors, "image interpretation" and "basic knobology," which accounted for 60.3% of total variance. Weighted factor scores were not associated with perceived utility in learning anatomy (beta = 0.01, P = 0.62 for "image interpretation" and beta = -0.04, P = 0.33 for "basic knobology"). However, factor score on "knobology" was inversely associated with perceived utility for learning physical examination (beta = -0.06; P = 0.03). While a basic introduction to ultrasound may suffice for teaching anatomy, more training may be required for teaching physical examination. Prior to teaching physical examination skills with ultrasonography, we recommend ensuring that learners have sufficient knobology skills.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».