Preparation With Web-Based Observational Practice Improves Efficiency of Simulation-Based Mastery Learning
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Our current understanding of what results in effective simulation-based training is restricted to the physical practice and debriefing stages, with little attention paid to the earliest stage: how learners are prepared for these experiences. This study explored the utility of Web-based observational practice (OP) -featuring combinations of reading materials (RMs), OP, and collaboration- to prepare novice medical students for a simulation-based mastery learning (SBML) workshop in central venous catheterization. METHODS: Thirty medical students were randomized into the following 3 groups differing in their preparatory materials for a SBML workshop in central venous catheterization: a control group with RMs only, a group with Web-based groups including individual OP, and collaborative OP (COP) groups in addition to RM. Preparation occurred 1 week before the SBML workshop, followed by a retention test 1-week afterward. The impact on the learning efficiency was measured by time to completion (TTC) of the SBML workshop. Web site preparation behavior data were also collected. RESULTS: Web-based groups demonstrated significantly lower TTC when compared with the RM group, (P = 0.038, d = 0.74). Although no differences were found between any group performances at retention, the COP group spent significantly more time and produced more elaborate answers, than the OP group on an OP activity during preparation. DISCUSSION: When preparing for SBML, Web-based OP is superior to reading materials alone; however, COP may be an important motivational factor to increase learner engagement with instructional materials. Taken together, Web-based preparation and, specifically, OP may be an important consideration in optimizing simulation instructional design.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».