Decision PBL: A 4-year retrospective case study of the use of virtual patients in problem-based learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2009, St George's University of London (SGUL) replaced their paper-based problem-based learning (PBL) cases with virtual patients for intermediate-level undergraduate students. This involved the development of Decision-Problem-Based Learning (D-PBL), a variation on progressive-release PBL that uses virtual patients instead of paper cases, and focuses on patient management decisions and their consequences. METHODS: Using a case study method, this paper describes four years of developing and running D-PBL at SGUL from individual activities up to the ways in which D-PBL functioned as an educational system. RESULTS: A number of broad issues were identified: the importance of debates and decision-making in making D-PBL activities engaging and rewarding; the complexities of managing small group dynamics; the time taken to complete D-PBL activities; the changing role of the facilitator; and the erosion of the D-PBL process over time. CONCLUSIONS: A key point in understanding this work is the construction and execution of the D-PBL activity, as much of the value of this approach arises from the actions and interactions of students, their facilitators and the virtual patients rather than from the design of the virtual patients alone. At a systems level D-PBL needs to be periodically refreshed to retain its effectiveness.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle