Aprendizaje autodirigido como estrategia de educación continua en educación medica
Notice bibliographique
Résumé
Self-directed learning is a potential method to promote continuated learning in Medical Education, a field flooded with scientific and technological advances. In fact, the agencies responsible for the accreditation of health education programs in the United States and Canada include it in the development of professional competencies. This has generated a growing interest and research studies in the area. Malcom Knowles established the essential components of this learning model, defined the role of the Educator, and places the student in the center, that is, the learner is who identifies his learning needs and proposes his objectives, resources and evaluation of the process. Although the cycle may have as a starting point the resolution of a problem, as in Problem-based Learning, its main difference lies in who establishes the needs and learning objectives and the role of the educator. Despite the growing interest in this learning model and the positive results related to the student's personal satisfaction and the acquisition of skills, there is not enough evidence to demonstrate its effectiveness at a national or international level, which is why this type of writing stimulates not only their knowledge, but also the realization of studies that evaluate their effectiveness, their implications, and identify the characteristics in the population that allow a better applicability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».