Long-term Retention of a 3-Dimensional Educational Computer Model of the Larynx
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the long-term retention of a 3-dimentional (3-D) educational computer model of the larynx to teach laryngeal anatomy and to compare it with standard written instruction (SWI). DESIGN: Prospective randomized controlled trial. SETTING: University education program. PARTICIPANTS: One hundred health care students. INTERVENTIONS: For short-term assessment, 50 students were randomized to the 3-D model and 50 to SWI and were tested using a 20-question laryngeal test. Six months later, the same students were invited to retake the laryngeal anatomy test to examine long-term retention. MAIN OUTCOME MEASURE: The score on a 20-item Web-based test that assessed the students' level of knowledge of laryngeal anatomy approximately 6 months after their initial exposure to the laryngeal anatomy teaching intervention. RESULTS: Sixty-two students retook the test: 3-D (n = 30) and SWI (n = 32). No significant difference was noted in mean scores (P = .54) and change in scores (P = .59) between short- and long-term retention on the laryngeal anatomy test. There was a trend toward an increase in 3-D scores in both groups (P = .07) and a significant increase in 3-D scores in the 3-D group only (P = .049). CONCLUSIONS: A low-fidelity model (SWI) is just as effective as a high-fidelity model (3-D) in teaching laryngeal anatomy. The acquired knowledge from either educational intervention may last up to 6 months for long-term retention. This study is one of the few in medical education to examine long-term retention.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».