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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,012 | 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 ».