Measuring the Effectiveness of Small-Group and Web-Based Training Methods in Teaching Clinical Communication: A Case Comparison Study
Notice bibliographique
Résumé
Current teaching approaches in human and veterinary medicine across North America, Europe, and Australia include lectures, group discussions, feedback, role-play, and web-based training. Increasing class sizes, changing learning preferences, and economic and logistical challenges are influencing the design and delivery of communication skills in veterinary undergraduate education. The study's objectives were to (1) assess the effectiveness of small-group and web-based methods for teaching communication skills and (2) identify which training method is more effective in helping students to develop communication skills. At the Ross University School of Veterinary Medicine (RUSVM), 96 students were randomly assigned to one of three groups (control, web, or small-group training) in a pre-intervention and post-intervention group design. An Objective Structured Clinical Examination (OSCE) was used to measure communication competence within and across the intervention and control groups. Reliability of the OSCEs was determined by generalizability theory to be 0.65 (pre-intervention OSCE) and 0.70 (post-intervention OSCE). Study results showed that (1) small-group training was the most effective teaching approach in enhancing communication skills and resulted in students scoring significantly higher on the post-intervention OSCE compared to the web-based and control groups, (2) web-based training resulted in significant though considerably smaller improvement in skills than small-group training, and (3) the control group demonstrated the lowest mean difference between the pre-intervention/post-intervention OSCE scores, reinforcing the need to teach communication skills. Furthermore, small-group training had a significant effect in improving skills derived from the initial phase of the consultation and skills related to giving information and planning.
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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 | 0,016 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».