Twelve tips for improving the effectiveness of web-based multimedia instruction for clinical learners
Notice bibliographique
Résumé
Using educational technology does not necessarily make medical education more effective. There are many different kinds of technology available to the contemporary medical teacher and what constitutes effective use may depend on the technology, the learning situation and many other factors. Web-based multimedia instruction (WBMI) provides learners with self-directed independent learning opportunities based on didactic material enhanced with multimedia features such as video and animations. WBMI may be used to replace other didactic events (e.g. lectures) or it may be provided in addition to other learning opportunities. Clinical educators looking to use WBMI need to make sure that it will meet both their learners' needs and the program's needs, and it has to align to the contexts in which it is used. The following 12 tips have been developed to help guide faculty through some of the key features of the effective use of WBMI in clinical teaching programs. These tips are based on more than a decade developing, using and appraising WBMI in support of surgical clerkship education across the USA and beyond and they are intended both to inform individual uses of WBMI in clinical training and to guide the strategic use of WBMI in clinical clerkship curricula.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».