Transatlantic Peer-to-Peer Learning
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Peer-to-peer learning is a well-established learning modality, which has been shown to improve learning outcomes, with positive implications for clinical practice. The purpose of this pilot study was to explore the feasibility of linking students from North America and Europe with a peer-to-peer learning approach. METHODS: Face and content validity studies were completed on the previously designed and validated online repository http://www.pilgrimshospital.com. Four medical students from the University of Toronto, Canada, were paired with four students from University College Cork, Ireland. Each student was invited to upload two pieces of information learned from a senior colleague that day. Each student was asked to review the information uploaded by their partner, editing with references if needed. Quantitative and qualitative evaluations of the e-peer system were conducted. RESULTS: Over the study period, the system recorded a total of 10 079 individual page views. Questionnaires completed by participants demonstrated that 6/8 found the system either "very easy" or "easy" to use, whereas all found that the system promoted evidenced-based and self-directed learning. Structured interviews revealed 3 main themes: The Peer Connection, Trust in Data Veracity, and Aid to Clinical Learning. CONCLUSION: This pilot study demonstrates it is feasible to link students from separate continents in a community of peer-to-peer learning. This is viewed positively by students and enhances evidenced-based learning, and the aspect of peer connectivity was important to participating students. Such an approach encourages peer cooperation and has the potential to disseminate key clinical learning experiences widely.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,012 |
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 ».