An Integrated Interactive-Spaced Education Radiology Curriculum for Preclinical Students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The objective of this study is to determine whether a radiology module, together with online spaced education, helps students of an integrated problem-based learning (PBL) curriculum increase their radiology knowledge and long-term retention. Materials and Methods: Second-year students at the American University of Antigua College of Medicine participated in small groups of ten students each into two 2 h of radiology laboratories. The study comprised two cohorts: winter and fall 2013 students (control group) and 2014 students (experimental group). Both groups used face-to-face PBL. The students of the experimental group received additional online-spaced education. The skills were assessed for both groups before the beginning of laboratories and 4 weeks and 7 months after laboratories. Results: There was no significant difference on pretest between the control and experimental groups. On completion of the radiology laboratories, comparison of test results before and after training showed net improvement for both groups. The corresponding difference for the experimental group was higher compared to the one for the control group (7.83 vs. 6.21,P< 0.001). The difference between the scores on delayed test and pretest showed that the students of both groups demonstrated average knowledge improvement even though their level of performance was slightly below the posttest. The corresponding difference for the experimental group did not differ much from the posttest (P> 0.05), and no significant difference of scores was observed 7 months later for either group. Further, a higher percentage of the students in the experimental group strongly agreed that their learning objectives were met (92% vs. 71%,P> 0.001), and this trend persisted throughout the study. Conclusion: Online spaced education combined to a face-to-face PBL enhances not only the student's knowledge of basic radiology along with his/her self-assessment skills but also the long-term retention of radiology material and satisfaction with the integrated interactive system-based module. Future research is needed to see if medical students in need of additional education support may benefit from spaced education in the field of remediation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».