Use of a Simulation of the Ventilator-Patient Interaction as an Active Learning Exercise: Comparison with Traditional Lecture
Notice bibliographique
Résumé
Research suggests that simulation technology has potential to enhance student achievement, particularly for students having a preference for hands-on learning. The aim of this study was to compare ventilation learning outcomes in students attending traditional lecture versus students using an active learning ventilation simulation. A computer simulation was developed to advance students' learning of mechanical ventilation. Forty-one students were divided into upper and lower strata based on performance rankings and were then randomly assigned to first complete a simulation scenario or view a lecture. Two distinct ventilation topics, controls and clinical, were developed for each instructional method. Students completed examinations three weeks following each respective instructional intervention (lecture or simulation scenarios) as well as one long-term examination and survey six weeks following the second examination. Upper-ranking students who learned the clinical topic through the simulation scenarios outperformed students who learned by traditional lecture. In addition, upper-ranking students scored higher than lower-ranking students in both the clinical and long-term composite examinations. No differences in student scores attributed to instructional method or class rank were identified for the controls topic. Survey results indicated that students were more engaged as learners when using the simulation and wished to have the simulation available during their clinical intensive care unit (ICU) rotations. Use of the simulation was associated with improved performance of upper-ranking students on the clinical-topic exam and was equivalent to lecture as an instructional intervention on the controls-topic exam. The simulation was perceived as an engaging, desirable tool providing immediate feedback.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».