Learning styles of medical students change along the study program: from ‘thinking and watching’ to ‘thinking and doing’
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most students admitted to medical school are abstract-passive learners. However, as they progress through the program, active learning and concrete interpersonal interactions become crucial for the acquisition of professional competencies. The purpose of this study was to determine if and how medical students' learning styles change during the course of their undergraduate program. Methods: All students admitted to the Pontificia Universidad Católica de Chile (PUC) medical school between 2000 and 2011 (n = 1,290) took the Kolb’s Learning Style Inventory at school entrance. Two years later 627 students took it again, and in the seventh and last year of the program 104 students took it for a third time. The distribution of styles at years 1, 3 and 7, and the mobility of students between styles were analyzed with Bayesian models. Results: Most freshmen (54%) were classified as assimilators (abstract-passive learners); convergers (abstract-active) followed with 26%, whereas divergers (concrete-passive) and accommodators (concrete-active) accounted for 11% and 9%, respectively. By year 3, the styles' distribution remained unchanged but in year 7 convergers outnumbered assimilators (49% vs. 33%). In general, there were no gender-related differences. Discussion: Medical students change their preferred way of learning: they evolve from an abstract-reflexive style to an abstract-active one. This change might represent an adaptation to the curriculum, which evolves from a lecture-based teacher-centered to a problem-based student–centered model.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».