Group Learning Improves Case Analysis in Veterinary Medicine
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Group learning has become important to professional students in the healing sciences. Groups share factual and procedural resources to enhance their performances. METHODOLOGY: We investigated the extent to which students analyzing case-based evaluations as teams acquired an immediate performance advantage relative to those analyzing them as individuals and the extent to which group work on one problem led to better performance by individual students on related problems. We blinded written evaluations by randomly assigning numbers to groups of students and using removable tracers. Differences between groups and individuals were evaluated using Student's t statistic. Similar comparisons were evaluated by meta-analysis to determine overall trends. RESULTS: Students who analyzed evaluations as a group had an 8.5% performance advantage over those who analyzed them as individuals. When evaluations were divided into those asking questions related to treatment, differential diagnosis, and prognosis, specific performance advantages for groups relative to individuals were 8.9%, 5.9%, and 6.1% respectively. Students who had previously been trained by group evaluations had a 1.5% advantage relative to those who received their training as individuals. CONCLUSIONS: Answers by students analyzing evaluations as groups suggested a deeper understanding, in large part because of their improved ability to explain treatment and to conduct differential diagnosis. These improvements suggested limited abilities to use previous experience to improve present performance.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».