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Enregistrement W3029841721 · doi:10.1097/acm.0000000000003524

From Theory to Practice: The Application of Cognitive Load Theory to the Practice of Medicine

2020· article· en· W3029841721 sur OpenAlexaff
Adam Szulewski, Daniel Howes, Jeroen J. G. van Merriënboer, John Sweller

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParallelsCognitionCognitive loadCognitive architectureLearning theoryProcess (computing)LIDACognitive sciencePsychologyCognitive psychologyComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive load theory has become a leading model in educational psychology and has started to gain traction in the medical education community over the last decade. The theory is rooted in our current understanding of human cognitive architecture in which an individual's limited working memory and unlimited long-term memory interact during the process of learning. Though initially described as primarily a theory of learning, parallels between cognitive load theory and broader aspects of medical education as well as clinical practice are now becoming clear. These parallels are particularly relevant and evident in complex clinical environments, like resuscitation medicine. The authors have built on these connections to develop a recontextualized version of cognitive load theory that applies to complex professional domains and in which the connections between the theory and clinical practice are made explicit, with resuscitation medicine as a case study. Implications of the new model for medical education are also presented along with suggested applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,712
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,712
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations153
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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