Participating in a Community of Learners enhances resident perceptions of learning in an e-mentoring program: proof of concept
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community learning and e-mentoring, learning methods used in higher education, are not used to any extent in residency education. Yet both have the potential to enhance resident learning and, in the case of community learning, introduce residents to basic lifelong learning skills. We set out to determine whether residents participating in an Internet based e-mentoring program would, with appropriate facilitation, form a community of learners (CoL) and hold regular community meetings. We also determined resident and faculty perceptions of CoL and Internet sessions as effective learning experiences. METHODS: A six-month e-mentoring pilot was offered to 10 Radiology residents in the Aga Khan University Postgraduate Medical Education Program in Nairobi, Kenya (AKUHN) with a Professor of Radiology, located at University of Virginia, USA, acting as the e-mentor. Monthly Internet case-based teaching sessions were facilitated by the e-mentor. In addition, residents were coached by a community facilitator to form CoL and collectively work through clinical cases at weekly face-to-face CoL sessions.Event logs described observed resident activity at CoL sessions; exit survey and interviews were used to elicit perceptions of CoL and Internet sessions as effective learning experiences. RESULTS: Resident adoption of CoL behaviors was observed, including self-regulation, peer mentoring and collaborative problem solving. Analysis revealed high resident enthusiasm and value for CoL. Surveys and interviews indicated high levels of acceptance of Internet learning experiences, although there was room for improvement in audio-visual transmission technologies. Faculty indicated there was a need for a larger multi-specialty study. CONCLUSIONS: The pilot demonstrated resident acceptance of community building and collaborative learning as valued learning experiences, addressing one barrier to its formal adoption in residency education curricula. It also highlighted the potential of e-mentoring as a means of expanding faculty and teaching materials in residency programs in developing countries.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».