Flipping the Passive Radiology Elective by Including Active Learning
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Exposure to radiology in undergraduate medical education is often restricted by other curriculum demands. Designing an effective radiology elective for medical students who choose to supplement their education can be challenging as it is often a passive observership-style elective. In this study, we examined the impact of incorporating an online learning platform and electronic book into radiology electives to stimulate active learning. MATERIALS AND METHODS: We enrolled 23 students who pursued a 2-week diagnostic radiology elective at our institution. Their radiology knowledge prior to the elective was assessed using 2 pretests. Students had opportunities to work with radiologists to review clinical imaging, attend academic rounds, and learn from the online learning resources. Their knowledge after the elective was assessed by readministering the 2 tests as "posttests." Students also ranked their perception of the elective experience and educational resources on a Likert scale from 1 to 5. RESULTS: = .001). Students also had favorable perceptions of the radiology elective experience and rated the electronic book (median score: 5 of 5) and online learning platform (4.5 of 5) as valuable educational resources. CONCLUSION: The implementation of an electronic book and online learning platform improved knowledge in radiology and resulted in positive student perceptions of the elective experience. This supports the use of online resources to facilitate independent self-learning for future radiology electives.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».