Computer Programming: Should Medical Students Be Learning It?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ability to construct simple computer programs (coding) is being progressively recognized as a life skill. Coding is now being taught to primary-school children worldwide, but current medical students usually lack coding skills, and current measures of computer literacy for medical students focus on the use of software and internet safety. There is a need to train a cohort of doctors who can both practice medicine and engage in the development of useful, innovative technologies to increase efficiency and adapt to the modern medical world. OBJECTIVE: The aim of the study was to address the following questions: (1) is it possible to teach undergraduate medical students the basics of computer coding in a 2-day course? (2) how do students perceive the value of learning computer coding at medical school? and (3) do students see computer coding as an important skill for future doctors? METHODS: We developed a short coding course to teach self-selected cohorts of medical students basic coding. The course included a 2-day introduction on writing software, discussion of computational thinking, and how to discuss projects with mainstream computer scientists, and it was followed on by a 3-week period of self-study during which students completed a project. We explored in focus groups (FGs) whether students thought that coding has a place in the undergraduate medical curriculum. RESULTS: Our results demonstrate that medical students who were complete novices at coding could be taught enough to be able to create simple, usable clinical programs with 2 days of intensive teaching. In addition, 6 major themes emerged from the FGs: (1) making sense of coding, (2) developing the students' skill set, (3) the value of coding in medicine, research, and business, (4) role of teaching coding in medical schools, (5) the concept of an enjoyable challenge, and (6) comments on the course design. CONCLUSIONS: Medical students can acquire usable coding skills in a weekend course. They valued the teaching and identified that, as well as gaining coding skills, they had acquired an understanding of its potential both for their own projects and in health care delivery and research. They considered that coding skills teaching should be offered as an optional part of the medical curriculum.
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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 | 0,003 | 0,024 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».