Comparing academic performance of medical students in distributed learning sites: the McMaster experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2004, the Michael G. DeGroote School of Medicine at McMaster University in Hamilton, Ontario, developed the McMaster Community and Rural Education program (Mac-CARE), to coordinate core rotations for undergraduate and post-graduate medical learners in communities in Southern Ontario. AIMS: The purpose of this study is to compare the academic performance of medical clerks learning at distributed sites to students who remained in Hamilton using four measures of academic performance. METHODS: Progress test, OSCE, clerkship scores, and pre-clerkship tutorial-based evaluations were collected and Mac-CARE students were compared to non-Mac-CARE students on each performance measure using ANOVA. RESULTS: Outcomes are based on the first cohort to engage in Mac-CARE rotations. There were no statistically significant differences in academic performance between the 2 groups before the intervention rotation (pre-clerkship and clerkship evaluations, progress tests, or an inaugural OSCE). Mac-CARE students, however, scored higher on their post-clerkship OSCE than did non-Mac-CARE students. CONCLUSION: This study has shown that academic performance among students was at least comparable across all learning sites. To our knowledge, this is the first such study to be published within a Canadian context.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».