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Enregistrement W2416222519 · doi:10.1097/acm.0000000000000893

Validity of Cognitive Load Measures in Simulation-Based Training

2015· review· en· W2416222519 sur OpenAlexaff
Laura Naismith, Rodrigo B. Cavalcanti

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2015
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueVisual and Cognitive Learning Processes
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOCINAHLMEDLINEPsychologyApplied psychologyContext (archaeology)Cognitive loadCochrane LibraryClinical psychologyDocumentationCognitionMedical educationMedicineComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive load theory (CLT) provides a rich framework to inform instructional design. Despite the applicability of CLT to simulation-based medical training, findings from multimedia learning have not been consistently replicated in this context. This lack of transferability may be related to issues in measuring cognitive load (CL) during simulation. The authors conducted a review of CLT studies across simulation training contexts to assess the validity evidence for different CL measures. METHOD: PRISMA standards were followed. For 48 studies selected from a search of MEDLINE, EMBASE, PsycInfo, CINAHL, and ERIC databases, information was extracted about study aims, methods, validity evidence of measures, and findings. Studies were categorized on the basis of findings and prevalence of validity evidence collected, and statistical comparisons between measurement types and research domains were pursued. RESULTS: CL during simulation training has been measured in diverse populations including medical trainees, pilots, and university students. Most studies (71%; 34) used self-report measures; others included secondary task performance, physiological indices, and observer ratings. Correlations between CL and learning varied from positive to negative. Overall validity evidence for CL measures was low (mean score 1.55/5). Studies reporting greater validity evidence were more likely to report that high CL impaired learning. CONCLUSIONS: The authors found evidence that inconsistent correlations between CL and learning may be related to issues of validity in CL measures. Further research would benefit from rigorous documentation of validity and from triangulating measures of CL. This can better inform CLT instructional design for simulation-based medical training.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,418
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,418
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0140,009
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,482
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,054 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations98
Publié2015
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Résumé présentoui

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