Reinforcement of learning across the continuum of Education: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:Behaviorism is a paradigm of learning which covers various learning theories proposed by behavioral psychologists over the past century. Although, most of these theories have now become obsolete, due to a better understanding of the learning process, some terminologies such as Skinner’s “reinforcement” still find their place in modern day education. Reinforcement is a broad term and involves reiteration or enhancement of learning or behavior. Objectives: The present study undertakes a scoping review to identify evidence showing the role of reinforcement strategies on student learning in medical education Eligibility criteria: Research papers describing any teaching learning strategy or educational intervention that used Reinforcement of learning at any time during the learning process. Sources of evidence: Online databases were used to identify articles in the years 2009–2019, from which 10 publications from Canada & the United States and 6 from other nations were selected after meeting inclusion criteria. Charting methods: Data collected from the sources was charted with the help of a self-developed form, inclusive of Names of Authors & year of publication, type of article, country of origin, sample size, objectives & key findings of study Results: This scoping review shows that reinforcement strategies still have a high impact on student learning and reinforcing the taught material in medical education enhances student learning and retention. Conclusion: Reinforcement of taught material has a positive impact on student learning in modern day medical 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 | 0,019 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».