Cooperative learning in the first year of undergraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite extensive research data indicating that cooperative learning promotes higher achievement, the creation of positive relationships, and greater psychological health for students at all levels in their education, cooperative learning as a teaching strategy is still underutilized in undergraduate medical education. METHODS: A cooperative learning task was introduced as part of the mandatory first Year undergraduate Pathology course. The task was to create an 8.5" x 11" poster summary of pre-assigned content in self-chosen groups of four or five students. On the designated "Poster Day," the posters were displayed and evaluated by the students using a group product evaluation. Students also completed an individual group process reflection survey. An objective evaluation of their understanding was gauged at the midterm examination by specific content-related questions. RESULTS: Majority (91-96%) of students judged the group products to be relevant, effective, easy-to-understand, and clearly communicated. The majority of the students (90-100%) agreed that their group process skills of time management, task collaboration, decision-making and task execution were effective in completing this exercise. This activity created a dynamic learning environment as was reflected in the students' positive, professional discussion, and evaluation of their posters. The content-related questions on the midterm examination were answered correctly by 70-92% of the students. This was a mutually enriching experience for the instructor and students. CONCLUSION: These findings demonstrate that cooperative learning as a teaching strategy can be effectively incorporated to address both content and interpersonal skill development in the early years of undergraduate medical education.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».