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Enregistrement W2130922308 · doi:10.1111/medu.12426

Preparing medical students for future learning using basic science instruction

2014· article· en· W2130922308 sur OpenAlex
Maria Mylopoulos, Nicole N. Woods

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensSickKids FoundationThe Wilson CentreHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Medical educationFlexibility (engineering)PsychologySignificant differenceMathematics educationComputer scienceMedicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The construct of 'preparation for future learning' (PFL) is understood as the ability to learn new information from available resources, relate new learning to past experiences and demonstrate innovation and flexibility in problem solving. Preparation for future learning has been proposed as a key competence of adaptive expertise. There is a need for educators to ensure that opportunities are provided for students to develop PFL ability and that assessments accurately measure the development of this form of competence. The objective of this research was to compare the relative impacts of basic science instruction and clinically focused instruction on performance on a PFL assessment (PFLA). METHODS: This study employed a 'double transfer' design. Fifty-one pre-clerkship students were randomly assigned to either basic science instruction or clinically focused instruction to learn four categories of disease. After completing an initial assessment on the learned material, all participants received clinically focused instruction for four novel diseases and completed a PFLA. The data from the initial assessment and the PFLA were submitted to independent-sample t-tests. RESULTS: Mean ± standard deviation [SD] scores on the diagnostic cases in the initial assessment were similar for participants in the basic science (0.65 ± 0.11) and clinical learning (0.62 ± 0.11) conditions. The difference was not significant (t[42] = 0.90, p = 0.37, d = 0.27). Analysis of the diagnostic cases on the PFLA revealed significantly higher mean ± SD scores for participants in the basic science learning condition (0.72 ± 0.14) compared with those in the clinical learning condition (0.63 ± 0.15) (t[42] = 2.02, p = 0.05, d = 0.62). CONCLUSIONS: Our results show that the inclusion of basic science instruction enhanced the learning of novel related content. We discuss this finding within the broader context of research on basic science instruction, development of adaptive expertise and assessment in medical education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle