The effects of audience response systems on learning outcomes in health professions education. A BEME systematic review: BEME Guide No. 21
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Audience response systems (ARS) represent one approach to make classroom learning more active. Although ARS may have pedagogical value, their impact is still unclear. This systematic review aims to examine the effect of ARS on learning outcomes in health professions education. METHODS: After a comprehensive literature search, two reviewers completed title screening, full-text review and quality assessment of comparative studies in health professions education. Qualitative synthesis and meta-analysis of immediate and longer term knowledge scores were conducted. RESULTS: Twenty-one of 1013 titles were included. Most studies evaluated ARS in lectures (20 studies) and in undergraduates (14 studies). Fourteen studies reported statistically significant improvement in knowledge scores with ARS. Meta-analysis showed greater differences with non-randomised study design. Qualitative synthesis showed greater differences with non-interactive teaching comparators and in postgraduates. Six of 21 studies reported student reaction; 5 favoured ARS while 1 had mixed results. CONCLUSION: This review provides some evidence to suggest the effectiveness of ARS in improving learning outcomes. These findings are more striking when ARS teaching is compared to non-interactive sessions and when non-randomised study designs are used. This review highlights the importance of having high quality studies with balanced comparators available to those making curricular decisions.
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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 | 0,035 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».