The Role of Learning Style in the Changing Landscape of Medical Education: The Canadian Plastic Surgery Experience
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The transition to competency-based education and restraints on trainee work hours necessitates re-evaluation of resident education. The role of learning style in plastic surgery residency training has not been investigated. The objective of this study was to identify the learning styles of plastic surgeons and trainees in Canadian Plastic Surgery programs.
 Methods: A cross-sectional electronic survey was distributed to all members of the Canadian Society of Plastic Surgeons and through program directors at Canadian training programs. Basic demographics were captured. The Kolb Learning Style Inventory was used to identify each individual’s learning style (converging, accommodative, assimilative, or divergent). 
 Results: There were a total of 98 respondents (15% response rate), including 62 staff plastic surgeons (63%) and 36 trainees (37%). All regions of Canada and age categories were well represented. The most dominant learning styles were convergent (47%) and accommodative (29%). No significant difference in dominant learning styles existed between age groups; while males were more commonly convergent learners, females were accommodative learners. 
 Conclusions: The majority of plastic surgery trainees and staff have learning styles that rely heavily on practical application and experiential learning. Accounting for this propensity towards convergent and accommodative learning styles should be incorporated into training programs to maximize efficacy of learning.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».