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
IMPORTANCE: The instruction of dermatology can be challenging due to its large scope, heavy clinical nature, and limited curriculum space. Case-based learning (CBL) is an emerging education paradigm and has no current literature on its use in dermatology. OBJECTIVES: Assess CBL in undergraduate dermatology medical education. METHODS: Case-based learning was implemented in the preclerkship dermatology curriculum at the University of Toronto to 3 student cohorts (totaling 710 students and 93 tutors) between May 2016 and April 2017. We analyzed assignment performance, pre- and post-CBL knowledge test scores, and experience surveys on students and tutors. Surveys were evaluated using aggregate descriptive statistics for quantitative data and thematic data analysis for qualitative data. All assessments were anonymous and voluntary. RESULTS: We received strong positive feedback on the CBL experience, with no score less than 3.8 on a 5-point scale (where 5 indicated strongly agree with a positively phrased question). Thematic data analysis revealed several key themes, including positive comments for a specialist tutor, the use of visual media, and the "mini-cases" style of CBL, while challenges included a lack of motivation. Group assignments scored high, ranging from 88.9% to 99.3%. Tracked pre- and post-CBL knowledge test scores showed a 32% (from 42% to 74%) increase in scores after the CBL experience. Conclusion and Relevance: CBL in dermatology medical education was well received by students and tutors, with high scores in content evaluation and knowledge assessment. Future studies should examine optimal delivery methods and its long-term effects on knowledge retention.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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