Effectiveness of Some Educational Methods and Tools on Improving the Level of Understanding of Biostatistics among Medical Students and Paramedical Postgraduate Students
Notice bibliographique
Résumé
It has been observed that medical students and researchers lack sufficient knowledge in understanding statistical concepts. This indicates the importance of improving the level of instruction in this field. This experimental study was conducted to introduce and investigate the effectiveness of some educational methods and tools in improving the level of understanding of biostatistics among medical students and paramedical postgraduate students. For this purpose, from 40 medical students and 20 paramedical postgraduate students, who attended the biostatistics course, pre-test and post-test questionnaires were collected. The medical students were divided into two training groups, namely, training with the help of software (intervention group), and the traditional (lecture method) group. The paramedical postgraduate students were also divided into two groups, except that for the intervention group, in addition to training with the help of software, educational DVDs were also provided. Knowledge, attitude and the awareness index of the students were determined by using a questionnaire. Post-test results indicate that, the awareness index in the intervention group was significantly higher than the control group (P<0.05). The new method of teaching significantly upgraded the knowledge of the students (P<0.05) and increased the level of attitude of the medical students (P<0.04). Comparing the post-test results of the two groups, i.e., medical students and paramedical postgraduate students, demonstrated that a combination of software and instructional DVDs had a positive effect on the desired outcome (P<0.01). Usage of statistical software and additional virtual methods will contribute to increasing the level of knowledge and attitude of the students toward biostatistics. The training method and, accordingly, the curricula of biostatistics courses in medical and paramedical schools must be revised.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».