Development and Preliminary Evaluation of Student-Authored Electronic Cases
Notice bibliographique
Résumé
In medical education, virtual patients are now widely used to support and enhance clinical teaching. However, there is still only a limited adoption of similar methods in veterinary education. This paper describes an initiative at the Royal Veterinary College (RVC) in London to develop student-authored cases during clinical rotations that were subsequently adapted for self-directed learning in the undergraduate curriculum as virtual patients. This approach was designed to enhance the quality of the clinical learning experience, assist in the development of clinical reasoning skills, and complement the existing teaching caseload. The creation of virtual patients involved a two-stage process. In the first stage, students compiled clinical case data and media from patients admitted to the teaching hospitals. They then used these resources to develop electronic cases using a customized Microsoft PowerPoint template that were presented at grand rounds to clinicians and other students. In the second stage, selected cases were further developed with the integration of self-assessment and additional media to create virtual patients for use in teaching. A survey was used to gather feedback on students' experiences in creating and using electronic cases. It was completed by 163 final-year students (81%) and the results indicated that all respondents had created electronic cases on one or more rotations (mean=4.3 rotations, range=1-9). Overall, the feedback suggested that the students found creating and using these cases useful and that the experience improved their approach to a case.
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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 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».