Correlation of seminar attendance and written examinations in medical education
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The parts of constructive alignment, i.e. learning objectives, activities and assessment are crucial for good learning outcomes. However, they must constantly be evaluated so as to verify the alignment. Our aim was to investigate if attendance to our casebased seminars in family medicine contributed to exam performance and whether gender had any impact for undergraduate students at the medical school of Lund University in Sweden.Material and methods: Student performances in assessments of eleven consecutive classes (semesters) were studied and the attendance rate was documented as well as gender. These data were then used to analyse the correlation with the results on the written exam with linear regression and multilevel linear regression. Attendance was optional.Results: The marks on the written exam rose by 0.70 points (95% CI 0.49-0.90) corresponding with every seminar attended, 0.61 (95% CI 0.39-0.84) for men, 0.79 (95% CI 0.55-1.03) for women. Maximum points were 40. There was no detectable influence of teachers.Conclusions: For the majority of medical students, it is worthwhile to attend case-based seminars in family medicine as much as possible to enhance results in written exams. However, a few can skip seminars altogether and still pass their exams.
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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 | 0,004 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».