Involvement in teaching improves learning in medical students: a randomized cross-over study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peer-assisted learning has many purported benefits including preparing students as educators, improving communication skills and reducing faculty teaching burden. But comparatively little is known about the effects of teaching on learning outcomes of peer educators in medical education. METHODS: One hundred and thirty-five first year medical students were randomly allocated to 11 small groups for the Gastroenterology/Hematology Course at the University of Calgary. For each of 22 sessions, two students were randomly selected from each group to be peer educators. Students were surveyed to estimate time spent preparing as peer educator versus group member. Students completed an end-of-course 94 question multiple choice exam. A paired t-test was used to compare performance on clinical presentations for which students were peer educators to those for which they were not. RESULTS: Preparation time increased from a mean (SD) of 36 (33) minutes baseline to 99 (60) minutes when peer educators (Cohen's d = 1.3; p < 0.001). The mean score (SD) for clinical presentations in which students were peer educators was 80.7% (11.8) compared to77.6% (6.9) for those which they were not (d = 0.33; p < 0.01). CONCLUSION: Our results suggest that involvement in teaching small group sessions improves medical students' knowledge acquisition and retention.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».