An exploratory study on the teaching of evidence-based decision making
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is no clear guideline on how to teach students evidence-based decision making (EBDM), so this study aimed to assess the impact of an educational intervention on students’ EBDM skills. Methods: This was an explorative mixed-method study of 12 undergraduate occupational therapy students and their teacher. The teaching was aimed at increasing self-efficacy and cognitive skills in EBDM. Semi-structured interviews were conducted to gather the students’ perceived learning benefits. Before and after the intervention, a self-efficacy questionnaire, a critical thinking test, and scored generic cognitive skills in an argument were used as measures of learning achievements. Content analysis was applied to analyze the interview data. To analyze the quantitative data, the Wilcoxon signed rank test was applied. Results: Following the five teaching sessions, the participants’ experienced (a) an understanding of the value and challenges in individually tailored EBDM, (b) the ability to sort and select information, (c) being more cautious in reasoning and reaching conclusions, and (d) better interaction with clients. These categories were supported by significant increases in measures of self-efficacy and cognitive skills used in EBDM. Active, guided education and working with real clients were reported as powerful stimuli for learning. Conclusion: Critical thinking exercises used in authentic health professional evidence-based decisions are promising methods for promoting EBDM.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».