Integrating Ultrasound Teaching into Preclinical Problem-based Learning
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim is to provide students in the preclinical with ultrasound image interpretation skills. Research question: Are students in smaller groups with access to a combination of lectures and hands-on patient contact most likely to have better ultrasound image interpretation skills, than students in larger groups with only interactive didactic lectures? METHODOLOGY: First-year students at the preclinical Program of the College of Medicine, participated in two 2-h introductory interactive ultrasound sessions. The study comprised two cohorts: 2012/2013 students, who were offered large group teaching (LGT) sessions (control group), and 2013/2014 students, who received the intervention in small group learning problem-based learning (PBL) sessions (experimental group). The overall learning objectives were identical for both groups. The success of the module was evaluated using pre- and post-tests as well as students' feedback. RESULTS: The students in the experimental group showed significantly higher scores in interpretations of images than those in the control group. The experimental group showed achievement of learning outcomes along with higher levels of satisfaction with the module compared to the latter. CONCLUSION: Posttest knowledge of the basics of ultrasound improved significantly over the pretest in the experimental group. In addition, students' overall satisfaction of the ultrasound module was shown to be higher for the PBL compared to the LGT groups. Small groups in an interactive and PBL setting along with opportunities for hands-on practice and simultaneous visualization of findings on a high definition screen should enhance preclinical student learning of the basics of ultrasound. Despite the potential of ultrasound as a clinical, teaching and learning tool for students in the preclinical years, standardized recommendations have yet to be created regarding its integration into the curricula within academic institutions and clinical medicine. The interactive and PBL is here to stay at the college of medicine. Further research would be carried out to see if this trend persists in the upcoming vertical system-based curriculum of the college of medicine.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».