Longterm effects of problem‐based learning: a comparison of competencies acquired by graduates of a problem‐based and a conventional medical school
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Problem-based learning (PBL) as an approach to the instruction of medical students has attracted much attention in recent years. However, its effect on the performance of its graduates is the subject of considerable debate. This article presents data from a large-scale study among graduates of a problem-based medical school and those of a conventional medical school to contribute to this discussion. PURPOSE: To study the longterm effects of problem-based medical training on the professional competencies of graduates. METHODS: A questionnaire was sent to all graduates since 1980 of a problem-based and a conventional medical school. Participants were requested to rate themselves on 18 professional competencies derived from the literature. RESULTS: The graduates of the PBL school scored higher on 14 of 18 professional competencies. Graduates of the problem-based school rated themselves as having much better interpersonal skills, better competencies in problem solving, self-directed learning and information gathering, and somewhat better task-supporting skills, such as the ability to work and plan efficiently. There were no sizeable differences with regard to general academic competencies, such as conducting research or writing a paper. Graduates from the conventional school rated themselves as having slightly more medical knowledge. The findings were shown to be valid and robust against possible response bias. CONCLUSION: The findings suggest that PBL not only affects the typical PBL-related competencies in the interpersonal and cognitive domains, but also the more general work-related skills that are deemed important for success in professional practice.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».