Interactive Internet‐based cases for undergraduate otolaryngology education
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the feasibility and effectiveness of virtual-patient computer-assisted instruction (CAI) in pre-clerkship undergraduate otolaryngology education. STUDY DESIGN: Prospective, randomized, controlled trial. SUBJECTS AND METHODS: Second-year medical students at the University of Western Ontario, Canada, were randomized into two groups: group A was given a CAI module and group B was presented with two Internet review articles, both covered specific learning objectives for pediatric stridor. Students completed randomized pre- and post-tests and a questionnaire one week later. RESULTS: Fifty-five students completed the study with 28 in group A and 27 in group B. Mean pretest scores were 59.1% in group A and 59.8% in group B (95% CI = -7.9% to 10.4%). Mean post-test scores were significantly elevated in group A (84.6%, P < 0.001) and group B (74.3%, P = 0.008). Group A had a significantly higher (P = 0.02) mean post-test score than group B (mean difference of 10.2%). Students spent significantly more time (P < 0.001) reading text articles (25.5 minutes) than completing the CAI (9.06 minutes). Forty-one (66%) students completed the survey. Thirty-six (88%) respondents indicated that they preferred CAI to online articles. CONCLUSION: CAI is a feasible, effective, and efficient means of enhancing self-directed learning as supplementation to the pre-clerkship undergraduate otolaryngology curriculum.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».