Cognition Before Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Integrating basic science and clinical concepts in the undergraduate medical curriculum is an important challenge for medical education. The health professions education literature includes a variety of educational strategies for integrating basic science and clinical concepts at multiple levels of the curriculum. To date, assessment of this literature has been limited. METHOD: In this critical narrative review, the authors analyzed literature published in the last 30 years (1982-2012) using a previously published integration framework. They included studies that documented approaches to integration at the level of programs, courses, or teaching sessions and that aimed to improve learning outcomes. The authors evaluated these studies for evidence of successful integration and to identify factors that contribute to integration. RESULTS: Several strategies at the program and course level are well described but poorly evaluated. Multiple factors contribute to successful learning, so identifying how interventions at these levels result in successful integration is difficult. Evidence from session-level interventions and experimental studies suggests that integration can be achieved if learning interventions attempt to link basic and clinical science in a causal relationship. These interventions attend to how learners connect different domains of knowledge and suggest that successful integration requires learners to build cognitive associations between basic and clinical science. CONCLUSIONS: One way of understanding the integration of basic and clinical science is as a cognitive activity occurring within learners. This perspective suggests that learner-centered, content-focused, and session-level-oriented strategies can achieve cognitive integration.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,008 |
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 ».