A schematic approach to diagnosing and resolving lecturalgia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The lecture is a much used and much criticized teaching method. Lecturalgia (painful lecture) is a frequent cause of morbidity for both teachers and learners. The etiology of lecturalgia is multifactorial and multiple lecturing pathologies frequently coexist. The 'Clinical Presentation' curriculum at the University of Calgary encourages the use of 'schemes' that provide a scaffolding for learning and a starting point for approaching (clinical) problems. Thus far this approach has not been used to tackle teaching or learning problems. AIM: Our aim in this paper was to devise a schematic approach to diagnosing lecturing problems and to make evidence-based recommendations on how to resolve lecturing problems. We have suggested that causes of lecturalgia can be divided into three categories: poor judgement; poor organization; and poor delivery. Our proposed scheme is based upon these three categories that are then subcategorized. RESULTS: We have reviewed the medical education literature in an attempt to provide evidence-based recommendations for the remediation of lecturing problems within each subcategory. CONCLUSION: Where trial evidence is lacking we have made recommendations that are consistent with cognitive theory or expert opinion. Finally, where expert opinion does not exist, we have taken the liberty (literary license) of providing nonexpert opinion!
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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 | 0,000 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».