12 Tips: Guidelines for authoring virtual patient cases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual patient cases are an increasingly utilized and compelling pedagogical strategy for medical education informatics. They provide educators with the opportunity to develop richly layered, multidimensional teaching situations for their learners. However, 'virtual patients are notoriously difficult to author, adapt and exchange' (MedBiquitous Virtual Patient Specification, Virtual Patient Working Group 2007), and case creation can be daunting. Authors may be uncertain about the process of virtual patient case development and this can translate into ambiguity and hesitation. AIMS: This installment of the '12 tips' presents specific guidelines that are intended to provide medical educators with guidelines to facilitate the development of virtual patient cases. METHODS: These 12 tips are based upon comprehensive, research-based, theory-grounded and criterion-referenced guidelines and founded in pedagogical principles, theories of cognition, and recognition of current technology and availability of authoring applications. RESULTS: It is anticipated that the 12 tips will provide medical educators interested in authoring virtual patient cases one set of useful guidelines to facilitate the process. CONCLUSIONS: Virtual patient cases provide medical educators with an innovative tool for medical education. These guidelines will assist authors in case development.
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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 | 0,025 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,025 |
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 ».