Teaching Evidence-Based Medicine to Medical Students Using Wikipedia as a Platform
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: While ideal curricular structures for effective teaching of evidence-based medicine (EBM) have not been definitively determined, optimal strategies ensure that EBM teaching is interactive and clinically based, aligns with major trends in education and health care, and uses longitudinally integrated, whole-task activities. APPROACH: The authors developed a longitudinal, semester-long project, embedded in a first-year medicine course, through which they taught EBM using Wikipedia as a platform. Students worked individually and in small groups to choose a medicine-related Wikipedia article, identify information gaps, search for high-quality resources, appraise the sources, and incorporate the new information into the article (i.e., by editing Wikipedia). Students also applied their new appraisal skills to critique a second article. The authors used an online tool to track and record student editing, and they obtained qualitative data on student perceptions of the project via survey. Duplicate marking of a sample of assignments was performed using the Valid Assessment of Learning in Undergraduate Education critical thinking rubric developed by Finley and Rhodes. OUTCOMES: In fall 2017, 101 students made over 1,000 unique edits to 16 online Wikipedia articles, adding over 10,000 words. Through thematic analysis of qualitative data, the authors highlighted several aspects of the project that students appreciated, as well as barriers related to completing their projects. Correlation of the 17 consenting students' final assignments with the critical thinking rubric supports the assignment structure as a tool for assessing critical thinking. NEXT STEPS: This authentic task adheres to the principles of high-quality EBM instruction and could be implemented by a variety of health care educational programs. Modifications to the delivery model are underway to address challenges identified.
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.
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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découle