Learning Challenges, Teaching Strategies, and Cognitive Load: Insights From the Experience of Seasoned Endoscopy Teachers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Learners of medical procedures must develop, refine, and apply schemas for both cognitive and psychomotor constructs, which may strain working memory capacity. Procedures with limitations in visual and tactile information may add risk of cognitive overload. The authors sought to elucidate how experienced procedural teachers perceived learners' challenges and their own teaching strategies in the exemplar setting of gastrointestinal endoscopy. METHOD: The authors interviewed 22 experienced endoscopy teachers in the United States, Canada, and the Netherlands between May 2016 and March 2019 and performed thematic analysis using template analysis method. Interviews addressed learner challenges and teaching strategies from the teacher participants' perspectives. Cognitive load theory informed data interpretation and analysis. RESULTS: Participants described taking steps to "diagnose" trainee ability and identify struggling trainees. They described learning challenges related to trainees (performance over mastery goal orientation, low self-efficacy, lack of awareness), tasks (psychomotor challenges, mental model development, tactile understanding), teachers (teacher-trainee relationship, inadequate teaching, teaching variability), and settings (internal/external distractions, systems issues). Participants described employing strategies that could match intrinsic load to learners' levels (teaching along developmental continuum, motor instruction, technical assistance/takeover), minimize extraneous load (optimize environment, systems solutions, emotional support, define expectations), and optimize germane load (promote mastery, teach schemas, stop and focus). CONCLUSIONS: Participants provided insight into possible challenges while learning complex medical procedures with limitations in sensory channels, as well as teaching strategies that may address these challenges at individual and systems levels. Using cognitive load theory, the authors provide recommendations for procedural teachers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».