Flexible Approaches to Using Online Case Data When Coupled with Textbook Based Case Studies in Medical Sciences Teaching and Learning
Notice bibliographique
Résumé
Case studies are commonly used to anchor important theoretical concepts with carefully guided use of practical experience. This session explored approaches and methodologies for effective and creative use of coupling online case study resources with text book case studies in order to enhance learning. An illustrative example referred to use of a textbook of case studies in One Health (i.e., the factors and health outcomes related to the interaction of animals, humans, and their environment) to be published in 2016 that is coupled with online data, visual resources, and testimonials. Coupling textbooks of medical case studies in particular with online additional data is not new, although there was no record found of a learning situation using medical case studies in which prescriptive step-by-step instructional guidance for using online data is deliberately avoided and instead students are encouraged to rely on their own creativity. Benefits of avoiding a prescriptive approach include a more realistic learning experience for clinicians, latitude for use of personally preferred learning styles, and more opportunities for creativity in the teaching and learning process. Participants in the session reflected on their own teaching and learning style preferences to contribute to discussion of how required use of online case study data might stimulate or suppress their creativity, both for teachers and students. Barriers included lack of consistency in audience demographic making it more challenging to provide a consistent learning experience and poor attention to context of application of case study lessons; catalysts included some degree of guided process for stimulating use of case study materials, supervision of discussion to facilitate sufficient interaction for learning, and adequate funding for preparing and hosting case study materials.
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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 | 0,148 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,005 |
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 ».