Cognitive load imposed by ultrasound‐facilitated teaching does not adversely affect gross anatomy learning outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonography is increasingly used in medical education, but its impact on learning outcomes is unclear. Adding ultrasound may facilitate learning, but may also potentially overwhelm novice learners. Based upon the framework of cognitive load theory, this study seeks to evaluate the relationship between cognitive load associated with using ultrasound and learning outcomes. The use of ultrasound was hypothesized to facilitate learning in anatomy for 161 novice first-year medical students. Using linear regression analyses, the relationship between reported cognitive load on using ultrasound and learning outcomes as measured by anatomy laboratory examination scores four weeks after ultrasound-guided anatomy training was evaluated in consenting students. Second anatomy examination scores of students who were taught anatomy with ultrasound were compared with historical controls (those not taught with ultrasound). Ultrasound's perceived utility for learning was measured on a five-point scale. Cognitive load on using ultrasound was measured on a nine-point scale. Primary outcome was the laboratory examination score (60 questions). Learners found ultrasound useful for learning. Weighted factor score on "image interpretation" was negatively, but insignificantly, associated with examination scores [F (1,135) = 0.28, beta = -0.22; P = 0.61]. Weighted factor score on "basic knobology" was positively and insignificantly associated with scores; [F (1,138) = 0.27, beta = 0.42; P = 0.60]. Cohorts exposed to ultrasound had significantly higher scores than historical controls (82.4% ± SD 8.6% vs. 78.8% ± 8.5%, Cohen's d = 0.41, P < 0.001). Using ultrasound to teach anatomy does not negatively impact learning and may improve learning outcomes. Anat Sci Educ 10: 144-151. © 2016 American Association of Anatomists.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».