Online Lectures in Undergraduate Medical Education: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The adoption of the flipped classroom in undergraduate medical education calls on students to learn from various self-paced tools-including online lectures-before attending in-class sessions. Hence, the design of online lectures merits special attention, given that applying multimedia design principles has been shown to enhance learning outcomes. OBJECTIVE: The aim of this study was to understand how online lectures have been integrated into medical school curricula, and whether published literature employs well-accepted principles of multimedia design. METHODS: This scoping review followed the methodology outlined by Arksey and O'Malley (2005). Databases, including MEDLINE, PsycINFO, Education Source, FRANCIS, ERIC, and ProQuest, were searched to find articles from 2006 to 2016 related to online lecture use in undergraduate medical education. RESULTS: In total, 45 articles met our inclusion criteria. Online lectures were used in preclinical and clinical years, covering basic sciences, clinical medicine, and clinical skills. The use of multimedia design principles was seldom reported. Almost all studies described high student satisfaction and improvement on knowledge tests following online lecture use. CONCLUSIONS: Integration of online lectures into undergraduate medical education is well-received by students and appears to improve learning outcomes. Future studies should apply established multimedia design principles to the development of online lectures to maximize their educational potential.
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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 | 0,011 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».