Evidências da efetividade da aprendizagem baseada em problemas na educação médica: uma revisão de literatura
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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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 | 0,021 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».