Mobile Audience Response Systems at a Continuing Medical Education Conference
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile audience response systems (mARS) are electronic systems allowing speakers to ask questions and audience members to respond anonymously and immediately on a screen which enables learners to view their peers' responses as well as their own. mARS encourages increased interaction and active learning. OBJECTIVES: This study aims to examine the perceptions of audience members and speakers towards the implementation of mARS at a national medical conference. METHODS: mARS was implemented at the CSO Annual Meeting in Winnipeg 2015. Eleven presenters agreed to participate in the mARS trial. Both audience and presenters received instructions. Five-point Likert questions and short answer questions were emailed to all conference attendees and the data was evaluated. RESULTS: Twenty-seven participants responded, 23 audience members and 4 instructors. Overall, responders indicated improved attention, involvement, engagement and recognition of audience's understanding of topics with the use of mARS. mARS was perceived as easy to use, with clear instructions, and the majority of respondents expressed an interest in using mARS in more presentations and in future national medical conferences. Most respondents preferred lectures with mARS over lectures without mARS. Some negative feedback on mARS involved dissatisfaction with how some presenters implemented mARS into the workshops. CONCLUSION: Overall mARS was perceived positively with the majority of respondents wanting mARS implemented in more national medical conferences. Future studies should look at how mARS can be used as an educational tool to help improve patient outcomes.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,007 |
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 ».