Game-based versus traditional case-based learning
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To evaluate family physicians’ enjoyment of and knowledge gained from game-based learning, compared with traditional case-based learning, in a continuing medical education (CME) event on stroke prevention and management. DESIGN An equivalence trial to determine if game-based learning was as effective as case-based learning in terms of attained knowledge levels. Game questions and small group cases were developed. Participants were randomized to either a game-based or a case-based group and took part in the event. SETTING Ontario provincial family medicine conference. PARTICIPANTS Thirty-two family physicians and 3 senior family medicine residents attending the conference. INTERVENTION Participation in either a game-based or a case-based CME learning group. MAIN OUTCOME MEASURES Scores on 40-item immediate and 3-month posttests of knowledge and a satisfaction survey. RESULTS Results from knowledge testing immediately after the event and 3 months later showed no significant difference in scoring between groups. Participants in the game-based group reported higher levels of satisfaction with the learning experience. CONCLUSION Games provide a novel way of organizing CME events. They might provide more group interaction and discussion, as well as improve recruitment to CME events. They might also provide a forum for interdisciplinary CME. Using games in future CME events appears to be a promising approach to facilitate participant learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».