Experience in the Use of Social Media in Medical and Health Education
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Social media are online tools that allow collaboration and community building. Succinctly, they can be described as applications where "users add value". This paper aims to show how five educators have used social media tools in medical and health education to attempt to add value to the education they provide. METHODS: We conducted a review of the literature about the use of social media tools in medical and health education. Each of the authors reported on their use of social media in their educational projects and collaborated on a discussion of the advantages and disadvantages of this approach to delivering educational projects. RESULTS: We found little empirical evidence to support the use of social media tools in medical and health education. Social media are, however, a rapidly evolving range of tools, websites and online experiences and it is likely that the topic is too broad to draw definitive conclusions from any particular study. As practitioners in the use of social media, we have recognised how difficult it is to create evidence of effectiveness and have therefore presented only our anecdotal opinions based on our personal experiences of using social media in our educational projects. CONCLUSION: The authors feel confident in recommending that other educators use social media in their educational projects. Social media appear to have unique advantages over non-social educational tools. The learning experience appears to be enhanced by the ability of students to virtually build connections, make friends and find mentors. Creating a scientific analysis of why these connections enhance learning is difficult, but anecdotal and preliminary survey evidence appears to be positive and our experience reflects the hypothesis that learning is, at heart, a social activity.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».