Student feedback on an inaugural medical humanities module at XUSOM, Aruba
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Medical humanities (MH) are using subjects traditionally known as the humanities in the education of doctors.Xavier University School of Medicine admits students mainly from the United States (US) and Canada to the undergraduate medical (MD) course.In February 2013 a MH module was offered to the first semester (MD1) students using small group, active learning strategies.Objective: The present study was conducted to obtain student feedback on the module and suggestions for further improvement.Method: Feedback was obtained using a questionnaire during the first week of April 2013.Basic demographic information was noted.Respondents were asked to rate their enjoyment and perceived effectiveness of the module and of different learning activities.Their degree of agreement with a set of fifteen statements was also noted.The median scores were compared among different subgroups of respondents using appropriate tests.Result: Twenty-six of the 30 students (86.7%) participated.The median enjoyment and effectiveness scores were 4 (maximum 5).There were no differences according to respondent characteristics.The overall median score was 8 (maximum 10).The module was regarded as fun and engaging, and taught students how to empathize.Students identified most with the session on the medical student.They wanted shorter but more frequent sessions and wanted the facilitator to provide more background about the paintings shown and to mention different solutions/approaches to the problems presented in the role-plays.Conclusion: The authors have shown it is possible to have a MH module within the shortened curriculum in a Caribbean school.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».