Testing Test-Enhanced Continuing Medical Education: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The authors investigated the impact of the use of an efficient multiple-choice question (MCQ) test-enhanced learning (TEL) intervention for continuing professional development (CPD) on knowledge retention as well as self-reported learning behaviors. METHOD: The authors conducted a randomized controlled trial comparing knowledge retention among learners who registered for an annual CPD conference at the University of Toronto in April 2016. Participants were randomized to receive an online preworkshop stand-alone MCQ test (no feedback) and a postworkshop MCQ test (with feedback) after a 14-day delay. Controls received no pre-/posttesting. The primary outcome measure was performance on a clinical vignette-based retention and application test delivered to all participants four weeks post conference. Secondary outcomes included self-reported changes in learning behavior, satisfaction, and efficiency of TEL. RESULTS: Three hundred eight physicians from across Canada registered for the four-day conference; 186 physicians consented to participate in the study and were randomized to receive TEL or to the control group in 1 of 15 workshops, with 126 providing complete data. A random-effects meta-analysis demonstrated a pooled effect size indicating moderate effect of TEL (Hedges g of 0.46; 95% CI: 0.26-0.67). The majority of respondents (65%) reported improved CPD learning resulting from pretesting. CONCLUSIONS: Testing for learning can be leveraged to efficiently and effectively improve outcomes for CPD. Testing remains an underused education intervention in CPD, and the use of formative assessment to enhance professional development should be a key target for research.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».