Online learning in paediatrics: a student‐led web‐based learning modality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: undergraduate medical education is shifting away from traditional didactic methods towards a more self-directed learning environment. E-learning has emerged as a vital learning modality that allows students to apply key principles to practical scenarios in a truly personalised approach. CONTEXT: at the University of Alberta, paediatrics is taught longitudinally, with lectures distributed throughout the preclinical curriculum and concentrated in the 8-week paediatric clinical clerkship. As a result, students entering clerkship lack core foundational knowledge and clinical skills. INNOVATION: PedsCases (http://www.pedscases.com) is a student-driven interactive website designed to achieve the learning outcomes identified by the competency-based paediatric curriculum. This open-access e-learning tool is a comprehensive peer-reviewed learning resource that incorporates various learning modalities. Material is student generated and peer reviewed by staff paediatricians to ensure validity, accuracy and usefulness. After 17 months, PedsCases contains 216 questions, 19 cases, 11 flashcard-type quizzes, 11 podcasts and two clinical videos, and has had 2148 unique visitors from 73 different countries. PedsCases is one of the top five references returned by Internet search engines for the phrase 'paediatrics for medical students'. IMPLICATIONS: PedsCases is a collaborative resource created for and by medical students that provides an opportunity for active self-directed learning while disseminating knowledge in an evidence-based, interactive and clinically relevant fashion. PedsCases encourages students to take an active role in their education and drive medical education initiatives in response to the evolving curriculum. As the focus of medical education shifts towards independent learning, student-led educational tools such as PedsCases have emerged as essential resources for students.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».