Simulation Technology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The availability of simulator technology at the University of Toronto (Toronto, Ontario, Canada) provided the opportunity to compare the efficacy of video-assisted and simulator-assisted learning. METHODS: After ethics approval from the University of Toronto, all final-year medical students were invited to participate in the current randomized trial comparing video-based to simulator-based education using three scenarios. After an introduction to the simulator environment, a 5-min performance-based pretest was administered in the simulator operating room requiring management of a critical event. A posttest was administered after students had participated in either a faculty-facilitated video or simulator teaching session. Standardized 12-point checklist performance protocols were used for assessment purposes. As well, students answered focused questions related to the educational sessions on a final examination. Student opinions regarding the value of the teaching sessions were obtained. RESULTS: One hundred forty-four medical students participated in the study (scenario 1, n = 43; scenario 2, n = 48; scenario 3, n = 53). There was a significant improvement in posttest scores over pretest scores in all scenarios. There was no statistically significant difference in scores between simulator or video teaching methods. There were no differences in final examination marks when the two educational methods were compared. Student opinions indicated that the experiential simulator sessions were more enjoyable and valuable than the video teaching sessions. CONCLUSIONS: Both simulator and video types of faculty-facilitated education offer a valuable learning experience. Future work is needed that addresses the long-term effects of experiential learning in the retention of knowledge and acquired skills.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,014 |
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 ».