Curricular mapping: an anti-stress tool for new medical students
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Recently, The University of Ottawa implemented an innovative curriculum for the incoming undergraduate medical class. Among many revisions, the curriculum became much more integrated and moved from 12 educational "blocks" to 6 integrative "units." While this approach to the integration of content was pedagogically robust, it proved to be extremely challenging for first-year medical students. Many students found it difficult to understand how concepts fit together. The purpose of this study was to create a tool that could map the trajectory of the curriculum in order to reduce stress among students. Method: During the summer of 2009, two students produced a "Foundations Unit Map." This map grouped lectures into seven interconnected, colorcoded disciplines. Subfields were bridged on the map by "integrative" topics that intentionally straddled more than one discipline. Result: The map was presented to the incoming class of the subsequent academic year. Some students reported that they felt less anxious about the range of topics to be covered as foundational to medicine and others found the presentation of all of the topics overwhelming, while others found that the map did not alter their stress levels. Conclusion: Curriculum maps can be effective tools for faculty and students, particularly where curricula are presented in innovative and challenging ways.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».