Near‐peer question writing and teaching programme
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Near-peer assisted learning (NPAL) is an increasingly important tool in medical education; however, although numerous published papers discuss its merits, the evidence on the effectiveness and student perception of NPAL is limited. We describe a novel near-peer question writing and teaching programme to assess whether it improves the confidence of first-year medical students for their first In-Course Assessment (ICA) in medical school. The evidence on the effectiveness and student perception of NPAL is limited METHODS: A team of medical students designed a question development procedure and a structured teaching programme. A total of 280 first-year medical students were invited to appraise the questions. A questionnaire assessing confidence and student perception was sent to participants at different time points leading up to and after their first ICA at the medical school. Statistical analysis was performed using spss 20. RESULTS: One hundred and seventy one students attempted the questions. Students felt more confident with short-answer questions (SAQs; 95% CI 1.5-2.0, p < 0.05) and multiple-choice questions (MCQs; 95% CI 1.0-1.5, p < 0.05), as assessed using the Wilcoxon signed-rank test. Overall, students were satisfied with the NPAL questions and teaching programme following their university examinations (p > 0.01). CONCLUSION: The NPAL project highlighted a trend towards improving students' confidence. Furthermore, the question writing and teaching programme can be used as a guide to confidently hold teaching sessions in the future. The NPAL project further reinforces existing published papers that have shown NPAL to be a powerful adjunct to existing undergraduate medical education.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».