Visual Note Taking for Medical Students in the Age of Instagram
Notice bibliographique
Résumé
Visual note taking is a strategy used by medical students in the process of learning medicine. Some medical students show a preference for learning by drawing and some also promote learning in others by sharing their drawings globally on social media platforms. Instagram is a popular platform for promoting shared visual learning by medical students but little is known about the impact for medical student learners of these shared Instagram drawings. In this descriptive exploratory study medical students who post on Instagram were interviewed, and their followers surveyed, to determine the efficacy of both their self and shared learning. The interview transcripts and survey responses were analyzed inductively, generating themes about the role of visual learning in medicine and the larger value in building community. Both medical students who post on Instagram and their followers self-identified as having a preference for visual learning; they associated learning and retention with both the act of making and looking at, drawings. They also identified a role for mnemonics and humour in their education. Importantly, they and their followers, reported that the emergence of an online community of practice played a vital role in helping them cope with the stresses of medical training. Creating visual notes/cartoons was an integral part of the learning strategy for medical students, as was looking at these images for the followers. Through the sharing of their images, medical students acted as role models for their medical student followers, illustrating that visual note taking can be a successful learning strategy in the study of medicine. Connecting online through sharing and commenting on Instagram drawings provided a virtual space for recognition and processing of the struggles inherent in medical training.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».