Social media as an open-learning resource in medical education: current perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Numerous studies evaluate the use of social media as an open-learning resource in education, but there is a little published knowledge of empirical evidence that such open-learning resources produce educative outcomes, particularly with regard to student performance. This study undertook a systematic review of the published literature in medical education to determine the state of the evidence as to empirical studies that conduct an evaluation or research regarding social media and open-learning resources. METHODS: The authors searched MEDLINE, ERIC, Embase, PubMed, Scopus, and Google Scholar from 2012 to 2017. This search included using keywords related to social media, medical education, research, and evaluation, while restricting the search to peer reviewed, English language articles only. To meet inclusion criteria, manuscripts had to employ evaluative methods and undertake empirical research. RESULTS: Empirical work designed to evaluate the impact of social media as an open-learning resource in medical education is limited as only 13 studies met inclusion criteria. The majority of these studies used undergraduate medical education as the backdrop to investigate open-learning resources, such as Facebook, Twitter, and YouTube. YouTube appears to have little educational value due to the unsupervised nature of content added on a daily basis. Overall, extant reviews have demonstrated that we know a considerable amount about social media use, although to date, its impacts remain unclear. CONCLUSION: There is a paucity of outcome-based, empirical studies assessing the impact of social media in medical education. The few empirical studies identified tend to focus on evaluating the affective outcomes of social media and medical education as opposed to understanding any linkages between social media and performance outcomes. Given the potential for social media use in medical education, more empirical evaluative studies are required to determine educational value.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,459 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle