Conceptualising spaced learning in health professions education: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the definitions and applications of 'spaced learning' and to propose future directions for advancing its study and practice in health professions education. METHOD: The authors searched five online databases for articles published on spaced learning in health professions education prior to February 2018. Two researchers independently screened articles for eligibility with set inclusion criteria. They extracted and analysed key data using both quantitative and qualitative methods. RESULTS: Of the 2972 records retrieved, 120 articles were included in the review. More than 90% of these articles were published in the last 10 years. The definition of spaced learning varied widely and was often not theoretically grounded. Spaced learning was applied in distinct contexts, including online learning, simulation training and classroom settings. There was a large variety of spacing formats, ranging from dispersion of information or practice on a single day, to intervals lasting several months. Generally, spaced learning was implemented in practice or testing phases and rarely during teaching. CONCLUSIONS: Spaced learning is infrequently and poorly defined in the health professions education literature. We propose a comprehensive definition of spaced learning and emphasise that detailed descriptions of spacing formats are needed in future research to facilitate the operationalisation of spaced learning research and practice in health professions education.
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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 | 0,017 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».