Psychological Factors Affecting Medical Students’ Learning with Erroneous Worked Examples
Notice bibliographique
Résumé
The acquisition of diagnostic competence is seen as a major goal during the course of study in medicine. Oneinnovative method to foster this goal is problem-based learning with erroneous worked examples provided in acomputer learning environment. The present study explores the relationship of attitudinal, emotional andcognitive factors for learning with erroneous worked examples. 72 medical students from a German universityworked with six case-based examples in the domain of arterial hypertension. Domain-specific conceptual priorknowledge, anxiety of making errors, attitudes towards errors, and ambiguity tolerance were measured asindependent variables before the students worked with the examples. Diagnostic competence wasoperationalized by measuring conceptual, strategic, and conditional knowledge, which were assessed asdependent variables after working with the learning environment. A cluster analytic approach yielded threeclusters. For each, the relationship with the learning outcome was analysed. Cluster membership significantlyinfluenced the learning outcome in strategic, but not in conditional knowledge. Furthermore, cluster membershiphad a significant effect on conceptual knowledge; there was also an increase in conceptual knowledge for allclusters when conceptual knowledge measured after the treatment was compared to prior conceptual knowledge.The results clearly indicate the importance of a certain pattern of psychological factors for learning witherroneous worked examples.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».