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Enregistrement W2977649987

Cognitive Load Theory: A Critical Lens for Examining Procedural Skills Training in the Health Professions : The Case of Gastrointestinal Endoscopy

2019· dissertation· en· W2977649987 sur OpenAlexaboutno aff
Justin L. Sewell

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueVisual and Cognitive Learning Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive loadCognitionCognitive psychologyPsychologyComputer scienceMathematics education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis seeks to address challenges inherent to procedural teaching and learning in the health professions by considering the lens of cognitive load theory (CLT). CLT is a cognitive learning theory focused on limitations of human working memory. The combined activities of the working memory are referred to as “cognitive load”. Intrinsic load occurs when learners accomplish essential task elements. When learners use working memory resources to create learning schema, germane load occurs. Extraneous load occurs whenever learners use working memory resources in unproductive ways; extraneous load never contributes to learning. When working memory is overloaded, learning and performance suffer. We studied gastrointestinal (GI) endoscopy as an exemplar procedural setting. Chapter 1 provides an overview of the challenges of procedural skills training, theoretical tenets of CLT, and rationale for the planned research. We started the thesis research by developing a psychometric instrument – the Cognitive Load Inventory for Colonoscopy (CLIC) – to measure intrinsic, extraneous and germane load during colonoscopy training (Chapter 2). We followed a rigorous process to develop the CLIC and tested it among 477 colonoscopy learners; extensive evidence for validity is presented. In Chapter 3, we analyzed a large body of additional data obtained from the 477 participants in Chapter 2, including features of learners, the tasks/patients, procedural settings/environments, and supervisors. We developed multivariate models of features associated with intrinsic, extraneous and germane load. We next directed efforts towards how specific teaching approaches might impact cognitive load by performing a scoping review (performed as a BEME review) (Chapter 4). The 116 diverse studies yielded multiple theoretical implications and practical recommendations. We next wanted to know how experts approached procedural teaching, and so we designed a qualitative study interviewing 22 experienced endoscopy teachers in the United States, Canada and the Netherlands (Chapter 5). Participants described learner challenges related to learners, tasks, settings and teachers. Participants reported using teaching strategies that aligned with CLT. Finally, we performed a mixed methods study, observing actual colonoscopies performed by teachers and learners (Chapter 6). We observed 515 instances of 11 teaching activities during 10 colonoscopies. Most teaching activities benefitted goals of CLT. However, even beneficial teaching activities were perceived to induce extraneous load when the attending taught excessively. The thesis concludes with the Discussion in Chapter 7, which synthesizes the research completed with other literature related to CLT and procedural skills training. Chapter 7 specifically addresses several major contributions of this work to the literature including: measurement of cognitive load subtypes, conceptualization of germane load, what contributes to intrinsic, germane and extraneous load in procedural skills training settings, and how to leverage teaching and curricular design to balance and optimize procedural learners’ cognitive load. Overall this thesis makes substantial theoretical and practical contributions to our understanding of teaching procedural skills in the health professions through the lens of CLT. We hope that is serves as a stimulus for further research and teaching and curricular innovations as we strive to optimize learning in this challenging yet rewarding domain in the health professions.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0050,043
Communication savante0,0120,020
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0040,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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