Cognitive Integration: The Value of Explicitly Communicating the Connections Between Anatomy and Clinical Science
Notice bibliographique
Résumé
Background Integration of basic and clinical sciences is a central component of ongoing curricular reform discussions within health professions education. Despite focused efforts, successfully supporting the development of learners’ integrated knowledge remains an educational challenge. A growing number of experimental studies suggest that learners can benefit when instruction is designed to support cognitive integration; this type of integration is supported through micro‐level teaching activities that present the basic and clinical sciences in a causal network. In this research, I examine the effect of different instructional and learning strategies on supporting cognitive integration of anatomy and clinical science in novice learners using diagnostic performance measures. Methods In each study, allied health students were taught four musculoskeletal hand pathologies using different instructional approaches (integrated, segregated, or clinical science only) and learning strategies (self‐explanation or feature counting). Integrated instruction involved explicitly linking the clinical features of each disease with its underlying anatomical pathology, whereas in segregated instruction the anatomy and clinical features were separated. In clinical science only instruction, the general anatomy and anatomical pathology was excluded. Diagnostic performance was measured immediately after instruction, and one‐week later. Results The findings of these studies show that students who were taught the musculoskeletal pathologies with integrated causal mechanisms had superior diagnostic accuracy and a better understanding of the relative importance of key clinical features of disease categories. The application of additional learning strategies, including self‐explanation or feature counting, combined with integrated or segregated instruction did not result in superior diagnostic performance. Conclusions This research highlights the value of designing instruction that supports cognitive integration and emphasizes the importance of explicitly communicating the link between anatomy and clinical science during individual teaching sessions. These findings suggest that educators need to carefully consider not only the structure of a learning strategy, but also the extent to which any given learning tool fosters a holistic understanding of clinical signs and symptoms with causal mechanisms. Support or Funding Information Funding for this research was provided by Humber College Institute of Technology & Advanced Learning.
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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 | 0,004 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».