Optimizing the Timing of Expert Feedback During Simulation-Based Spaced Practice of Endourologic Skills
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Provision of expert feedback is widely acknowledged to be an essential component of simulation-based training. However, little is known about the most effective and efficient ways to provide feedback to novices. Optimizing the timing of expert feedback may improve outcomes while reducing resource requirements. The main objective of this study was to determine the impact of providing early versus late expert feedback to novice learners engaged in a flexible ureteroscopy (fURS) training curriculum. METHODS: Senior medical students were recruited to participate in this study. Each student participated in a comprehensive fURS training curriculum that included 3 deliberate, independent practice sessions. Baseline and postcourse fURS skill was assessed for each student using a standardized fURS test task. Each student was randomized to either an early feedback group (EFG) or late feedback group (LFG). The EFG participants were provided expert feedback immediately after the baseline skill test, whereas LFG participants were given feedback before their final deliberate, independent practice session. RESULTS: Eighteen senior medical students completed the study (9 EFG and 9 LFG participants). There were no discernible demographic differences between the groups at baseline. When controlling for pretest performance, early rather than late feedback was associated with both shorter postcourse time to completion of the task (19.2 vs. 21.5 minutes, P < 0.01) and higher performance scores (13.1 vs. 10.5, P < 0.01). CONCLUSIONS: This study offers preliminary evidence that novice learners may benefit more from early feedback when learning a novel skill. Further study is required.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».