Teaching an intensive core course for medical students in the era of Covid-19: Mindful Medical Practice on Zoom
Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID19 pandemic brought many challenges, including delivering interactive courses such as the Mindful Medical Practice (MMP) program to medical students. It also provided opportunities to trial online teaching of the program using technologies such as Zoom. Approach Medical educators from McGill University in Montreal and The Rural Clinical School of Western Australia in Busselton collaborated via Zoom to adapt the MMP program to an online format. This involved weekly meetings to adapt each class and debrief following its delivery. A number of adaptations were required which were implemented with ease while maintaining the program’s integrity. Evaluation The facilitator found the course relatively straightforward to teach with Zoom. In their essays at the end of the coursethe students reported that the MMP program was a valuable experience that they found to be “enjoyable”, “positive”, “interesting”, “beneficial” and “refreshing”. They reported that the online experience offered benefits over face-to-face delivery and was particularly helpful during the COVID19 pandemic. Reflection There were a number of potential limitations: this was a relatively small group of students; the students were already well acquainted with the facilitator; the students and the facilitator were experienced in using Zoom for teaching. The major strength was a clear demonstration of the feasibility of delivering the entire program online that is particularly relevant during this time of stress and uncertainty and also expands the potential to provide this teaching to students and universities across the world.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».