Learning in the Simulated Setting: A Comparison of Expert-, Peer-, and Computer-Assisted Learning
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the effectiveness of expert-assisted learning (EAL), peer-assisted learning (PAL), and computer-assisted learning (CAL) on participants' procedural skills acquisition in the simulated setting. METHOD: Sixty medical and nursing students practiced urinary catheterization in an expert-, peer- or computer-assisted, simulation-based, learning environment. Effectiveness of training was evaluated in the simulated setting using an immediate posttest and, one week later, on a retention and standardized patient-based transfer test. Measures included number of breaks in aseptic technique and blinded expert assessments. RESULTS: All groups performed similarly on the pre-, post-, and retention tests. At transfer, the EAL group performed significantly better than the PAL group as measured by global clinical performance, catheterization checklist scores, and number of breaks in aseptic technique (P < .05). Communication and catheterization global ratings were equivalent for all groups (P > .05). CONCLUSIONS: CAL is as effective as expert feedback for teaching procedural skills to novices in the simulated setting. When extrinsic feedback is provided, the expertise level of the teacher seems to be a critical factor influencing effectiveness of training, with EAL being more effective than PAL.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».