The influence of objectives, learning experiences and examination blueprint on medical students' examination preparation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The influence of intended and informal curricula on examination preparation has not been extensively studied. This study aims to firstly describe how students utilized components of intended and informal curricula to guide examination preparation, and secondly to study the relationship between examination preparation and performance. METHODS: Students received a pre-examination questionnaire to identify components from the intended curriculum (objectives and examination blueprint), and informal curriculum (content emphasised during lectures and small groups), used during examination preparation. Multiple logistic regression was used to study the relationship between these variables and student performance (above versus at or below average). RESULTS: Eighty-one students participated. There was no difference in the proportions using the examination blueprint, content emphasised during lectures, and content emphasised during small groups (87-93%) but fewer students used objectives (35%, p < 0.001). Objectives use was associated with reduced odds of above average examination performance (adjusted odds ratio 0.27 [0.07, 0.97], p = 0.04). CONCLUSION: When preparing for the renal course examination, students were influenced at least as much by the informal as the intended curriculum. Of the two intended curriculum components, the examination blueprint appeared to be more widely used than the course objectives. This decreased use of objectives on examination preparation did not appear to have a detrimental effect on student performance.
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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 | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».