Applying multimedia design principles enhances learning in medical education
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The Association of American Medical Colleges' Institute for Improving Medical Education's report entitled 'Effective Use of Educational Technology' called on researchers to study the effectiveness of multimedia design principles. These principles were empirically shown to result in superior learning when used with college students in laboratory studies, but have not been studied with undergraduate medical students as participants. METHODS: A pre-test/post-test control group design was used, in which the traditional-learning group received a lecture on shock using traditionally designed slides and the modified-design group received the same lecture using slides modified in accord with Mayer's principles of multimedia design. Participants included Year 3 medical students at a private, midwestern medical school progressing through their surgery clerkship during the academic year 2009-2010. The medical school divides students into four groups; each group attends the surgery clerkship during one of the four quarters of the academic year. Students in the second and third quarters served as the modified-design group (n=91) and students in the fourth-quarter clerkship served as the traditional-design group (n=39). RESULTS: Both student cohorts had similar levels of pre-lecture knowledge. Both groups showed significant improvements in retention (p<0.0001), transfer (p<0.05) and total scores (p<0.0001) between the pre- and post-tests. Repeated-measures anova analysis showed statistically significant greater improvements in retention (F=10.2, p=0.0016) and total scores (F=7.13, p=0.0081) for those students instructed using principles of multimedia design compared with those instructed using the traditional design. CONCLUSIONS: Multimedia design principles are easy to implement and result in improved short-term retention among medical students, but empirical research is still needed to determine how these principles affect transfer of learning. Further research on applying the principles of multimedia design to medical education is needed to verify the impact it has on the long-term learning of medical students, as well as its impact on other forms of multimedia instructional programmes used in the education of medical students.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».