Podcasting in Medical Education: How Long Should an Educational Podcast Be?
Notice bibliographique
Résumé
We were pleased to read guidance for the development of podcasts for graduate medical education (GME) in the July 2016 issue of the Journal of Graduate Medical Education. Ahn and colleagues1 recommended a 10- to 20-minute format for a podcast, and we would like to expand on that recommendation and share additional input on style and format concerns.How long will trainees listen to an educational podcast? What is the ideal length for learning? Primary evidence may be lacking, but there appears to be a consensus that learner attention in lecture settings wanes after 10 minutes.2 We recently shared our own 20-minute pilot podcast for telephone triage education with pediatrics residents to better evaluate format and length issues. We have done this subjectively using a survey and objectively using the YouTube (Google, San Bruno, CA) platform to record listening times.While most of the 27 responding residents described the length as “about right,” 22% (6 of 27) reported that it could be slightly shorter. Only 1 resident requested longer content. This fits well with a 2013 survey of Canadian anesthesiology residents reporting that most would prefer a 5- to 15-minute or a 15- to 30-minute format for educational podcasts, with 5 to 15 minutes being preferred for most topics.3 A preference for 5- to 15-minute running time was also expressed in another survey by learners outside of GME,4 and a study of medical students reported that 15 to 20 minutes was the “optimal” length.5 Our objective data showed that, of those who listen beyond 1 minute, 28% dropped off near the 10-minute mark (figure).Content may ultimately dictate length, but a good starting aim may be a total length of 10 to 15 minutes.Many other style and content issues receive a passing mention in the literature. Our survey finds support for dialog being preferred over monolog format (93%, 25 of 27); citation of current evidence (67%, 18 of 27); use of personal anecdotes (52%, 14 of 27); and humor (37%, 10 of 27). Multiple trainees requested summary points, either between sections or at the end. One trainee requested a platform where 1.25× or 1.5× speed was available, consistent with our own listening habits.As avid listeners and producers of content, we look forward to seeing further scholarship on best practices in podcasting in GME.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,028 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».