Evidence for curricular and instructional design approaches in undergraduate medical education: An umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: An umbrella review compiles evidence from multiple reviews into a single accessible document. This umbrella review synthesizes evidence from systematic reviews on curricular and instructional design approaches in undergraduate medical education, focusing on learning outcomes. METHODS: We conducted bibliographic database searches in Medline, EMBASE and ERIC from database inception to May 2013 inclusive, and digital keyword searches of leading medical education journals. We identified 18,470 abstracts; 467 underwent duplicate full-text scrutiny. RESULTS: Thirty-six articles met all eligibility criteria. Articles were abstracted independently by three authors, using a modified Kirkpatrick model for evaluating learning outcomes. Evidence for the effectiveness of diverse educational approaches is reported. DISCUSSION: This review maps out empirical knowledge on the efficacy of a broad range of educational approaches in medical education. Critical knowledge gaps, and lapses in methodological rigour, are discussed, providing valuable insight for future research. The findings call attention to the need for adopting evaluative strategies that explore how contextual variabilities and individual (teacher/learner) differences influence efficacy of educational interventions. Additionally, the results underscore that extant empirical evidence does not always provide unequivocal answers about what approaches are most effective. Educators should incorporate best available empirical knowledge with experiential and contextual knowledge.
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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 | 0,027 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».