Analysing the concept of context in medical education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing interest in the role of context in medical education, with the conjecture that learning in a clinical context may be helpful for later recall of knowledge. Although this may be true in a general sense, at a closer look it appears that the notion of context is not well substantiated in the medical education literature and that the concept is not clearly defined. Effects of context on learning appear to depend on type of learning task, the relationship or interaction between the context and the learning material, and motivational features of the context. Context is often implicitly regarded as a uniform concept but conceptual analysis shows that a distinction can be made in several dimensions. RESULTS: In this paper, we identify 3 different dimensions of context: a physical dimension, representing the environmental characteristics; a semantic dimension, reflecting how well the context contributes to the learning task, and a commitment dimension, representing the amount of commitment (in terms of motivation and responsibility) that is generated by the context. On these dimensions, context can be ordered from reduced (providing few cues, little meaning, little commitment) to enriched (many cues, much meaning, high commitment). CONCLUSION: This model can serve a dual purpose: first, to disentangle several aspects of educational contexts (e.g. as high in meaning but low in commitment), and second, to provide a theoretical framework to generate research on the influence of different contexts in education on students' learning.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».