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Enregistrement W2207071968 · doi:10.1111/medu.12814

Collaborative learning of clinical skills in health professions education: the why, how, when and for whom

2015· article· en· W2207071968 sur OpenAlexaff
Martin G. Tolsgaard, Kulamakan Kulasegaram, Charlotte Ringsted

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensThe Wilson CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesLaerdal Foundation for Acute Medicine
Mots-clésCollaborative learningCooperative learningPsychologyObservational learningSocial skillsSocial learningCognitionExperiential learningPerspective (graphical)Active learning (machine learning)Medical educationSocial cognitive theoryMedicineTeaching methodPedagogyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study is designed to provide an overview of why, how, when and for whom collaborative learning of clinical skills may work in health professions education. WHY: Collaborative learning of clinical skills may influence learning positively according to the non-medical literature. Training efficiency may therefore be improved if the outcomes of collaborative learning of clinical skills are superior or equivalent to those attained through individual learning. HOW: According to a social interaction perspective, collaborative learning of clinical skills mediates its effects through social interaction, motivation, accountability and positive interdependence between learners. Motor skills learning theory suggests that positive effects rely on observational learning and action imitation, and negative effects may include decreased hands-on experience. Finally, a cognitive perspective suggests that learning is dependent on cognitive co-construction, shared knowledge and reduced cognitive load. WHEN AND FOR WHOM: The literature on the collaborative learning of clinical skills in health science education is reviewed to support or contradict the hypotheses provided by the theories outlined above. Collaborative learning of clinical skills leads to improvements in self-efficacy, confidence and performance when task processing is observable or communicable. However, the effects of collaborative learning of clinical skills may decrease over time as benefits in terms of shared cognition, scaffolding and cognitive co-construction are outweighed by reductions in hands-on experience and time on task. CONCLUSIONS: Collaborative learning of clinical skills has demonstrated promising results in the simulated setting. However, further research into how collaborative learning of clinical skills may work in clinical settings, as well as into the role of social dynamics between learners, is required.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,446 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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