Evidências da efetividade da aprendizagem baseada em problemas na educação médica: uma revisão de literatura
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
A Aprendizagem Baseada em Problemas surgiu em 1969 na Escola de Medicina MacMaster, no Canada. A nova filosofia de ensino envolvia o aprendizado auto direcionado e grupos tutoriais. As Diretrizes Nacionais Curriculares (2014) preconizam a utilizacao de metodologias ativas no Projeto Pedagogico dos cursos de Medicina, de forma a privilegiar a participacao ativa do aluno na construcao do conhecimento. Sendo assim, o metodo ABP (Aprendizagem Baseada em Problemas) se baseando em solucoes de problemas, esta em consonância com as Diretrizes, uma vez que o elemento central e representado pelo aluno. Observando este contexto, a ABP sugere ser um metodo mais vantajoso em relacao ao modelo tradicional de ensino.Esse estudo tem por objetivo apresentar evidencias sobre a efetividade do metodo ABP sob a percepcao dos estudantes e docentes, exclusivamente nos cursos de medicina. Trata-se de uma revisao bibliografica realizada de agosto de 2008 a agosto de 2018. As buscas dos artigos foram feitas nas bases de dados LILACS, MEDLINE, e tambem nas bibliotecas ScieELO e Scholar Google, com os termos: Aprendizagem Baseada em Problemas, Ensino, Medicina, bem como seus correspondentes em ingles. Diante das evidencias encontradas, a ABP se mostra como um metodo efetivo nos cursos Medicina. Contudo, nas atividades do internato os academicos possuem certa dificuldade em continuar o processo de aprendizagem ativo fundamentado na ABP, abrindo caminhos para novos estudos sobre a analise deste fato. Alguns pontos de dificuldade precisam adequar-se para aprimorar ainda mais este metodo de ensino, como a inclusao de quadros clinicos nos problemas do ciclo basico, maior capacitacao do corpo docente para trabalhar com ABP e maior tempo de estudo individual.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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