A prospective randomized trial of content expertise versus process expertise in small group teaching
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective teaching requires an understanding of both what (content knowledge) and how (process knowledge) to teach. While previous studies involving medical students have compared preceptors with greater or lesser content knowledge, it is unclear whether process expertise can compensate for deficient content expertise. Therefore, the objective of our study was to compare the effect of preceptors with process expertise to those with content expertise on medical students' learning outcomes in a structured small group environment. METHODS: One hundred and fifty-one first year medical students were randomized to 11 groups for the small group component of the Cardiovascular-Respiratory course at the University of Calgary. Each group was then block randomized to one of three streams for the entire course: tutoring exclusively by physicians with content expertise (n = 5), tutoring exclusively by physicians with process expertise (n = 3), and tutoring by content experts for 11 sessions and process experts for 10 sessions (n = 3). After each of the 21 small group sessions, students evaluated their preceptors' teaching with a standardized instrument. Students' knowledge acquisition was assessed by an end-of-course multiple choice (EOC-MCQ) examination. RESULTS: Students rated the process experts significantly higher on each of the instrument's 15 items, including the overall rating. Students' mean score (±SD) on the EOC-MCQ exam was 76.1% (8.1) for groups taught by content experts, 78.2% (7.8) for the combination group and 79.5% (9.2) for process expert groups (p = 0.11). By linear regression student performance was higher if they had been taught by process experts (regression coefficient 2.7 [0.1, 5.4], p < .05), but not content experts (p = .09). CONCLUSIONS: When preceptors are physicians, content expertise is not a prerequisite to teach first year medical students within a structured small group environment; preceptors with process expertise result in at least equivalent, if not superior, student outcomes in this setting.
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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 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».