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Enregistrement W2900321378 · doi:10.25282/ted.434069

İntern Hekimlere Yönelik “I. Basamakta Hasta-Hekim İlişkisi” Dersinde Jigsaw Tekniğinin Kullanımı

2018· article· tr· W2900321378 sur OpenAlexaboutno aff
Özlem Sürel Karabilgin Öztürkçü, M. İnci BAŞER KOLCU

Notice bibliographique

RevueTıp Eğitimi Dünyası · 2018
Typearticle
Languetr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amaç: Bu çalışmanın amacı, intern hekimlere yönelik gerçekleştirilen “I. Basamakta Hasta-Hekim İlişkisi” başlıklı derste kullanılan işbirlikli öğrenme yöntemi JT ile ilgili öğrenci görüşlerini değerlendirmektir.Gereç ve Yöntem: Araştırma, Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlığı stajındaki 50 intern hekim ile gerçekleştirilmiştir. Öğrenciler 5’erli 12 gruba ayrılmış, her gruptan bir öğrenci seçilerek uzman grupları oluşturulmuştur. Ders materyali olarak kullanılan Calgary-Cambridge Gözlem Rehberi’ndeki 5 konu başlığı uzman gruplarına dağıtılmıştır. Uzman gruplarında konuyu tartışan öğrenciler, ilk gruplarına dönerek öğrendiklerini paylaşmıştır. Son olarak büyük grup tartışması düzenlenmiş, tüm konu başlıkları gözden geçirilmiştir. Öğrencilerden ders ile ilgili yazılı geri bildirim alınmıştır. Elde edilen niteliksel verilerin içerik analizi MAXQDA software kullanılarak yapılmıştır. İçerik analizinde tema, kod belirlenmiş ve sözcük bulutu yapılmıştır.Bulgular: İçerik analizinde olumlu görüşler (memnuniyet, konu önemi, öğrenilenleri mesleğe aktarabilme, interaktif yöntem, farklı deneyim paylaşılması, dersin refleksiyon etkisi, JT’nin öğrenmeye etkisi, dersin verilme dönemi), olumsuz görüşler (JT, dersin uzunluğu, ders konusu, süre yetersizliği, eğitim ortamı, gruplarda konu dağılımı, öğrenmeye direnç, hazır-bulunuşluk, dersin veriliş dönemi), öneriler (JT’ne öneriler, farklı öğretim yöntemi önerileri, ders süresi, farklı hastalara yaklaşım) başlıklı 3 tema-27 kod oluşturulmuştur. Sözcük bulutunda olumlu görüşler temasında ders konusuna (hasta, hekim, iletişim) ve dersin niteliğine (güzel, önemli); olumsuz görüşler temasında JT’ne (grup) ve dersin süresine (ders, zaman, süre, uzun) ilişkindir. Sonuç: Hasta-hekim ilişkisi konusu, JT’nin modifikasyonu ile kullanılabilir.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,008

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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