Qualitative and Quantitative Outcomes of Audience Response Systems as an Educational Tool in a Plastic Surgery Residency Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In-training evaluations in graduate medical education have typically been challenging. Although the majority of standardized examination delivery methods have become computer-based, in-training examinations generally remain pencil-paper-based, if they are performed at all. Audience response systems present a novel way to stimulate and evaluate the resident-learner. The purpose of this study was to assess the outcomes of audience response systems testing as compared with traditional testing in a plastic surgery residency program. METHODS: A prospective 1-year pilot study of 10 plastic surgery residents was performed using audience response systems-delivered testing for the first half of the academic year and traditional pencil-paper testing for the second half. Examination content was based on monthly "Core Quest" curriculum conferences. Quantitative outcome measures included comparison of pretest and posttest and cumulative test scores of both formats. Qualitative outcomes from the individual participants were obtained by questionnaire. RESULTS: When using the audience response systems format, pretest and posttest mean scores were 67.5 and 82.5 percent, respectively; using traditional pencil-paper format, scores were 56.5 percent and 79.5 percent. A comparison of the cumulative mean audience response systems score (85.0 percent) and traditional pencil-paper score (75.0 percent) revealed statistically significantly higher scores with audience response systems (p = 0.01). Qualitative outcomes revealed increased conference enthusiasm, greater enjoyment of testing, and no user difficulties with the audience response systems technology. CONCLUSIONS: The audience response systems modality of in-training evaluation captures participant interest and reinforces material more effectively than traditional pencil-paper testing does. The advantages include a more interactive learning environment, stimulation of class participation, immediate feedback to residents, and immediate tabulation of results for the educator. Disadvantages include start-up costs and lead-time preparation.
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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 | 0,021 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».