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Enregistrement W3096711512

Using the Threshold Concept Framework to Explore Student Learning by PBL in Two UK Medical Schools

2018· article· en· W3096711512 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueENLIGHTEN (Jurnal Bimbingan dan Konseling Islam) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHindsight biasTransformative learningProblem-based learningPsychologyCurriculumMathematics educationPedagogySocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem-based learning (PBL) is resource-intensive, but promotes skills like uncertainty tolerance, and knowledge application (e.g. (1)). During curriculum review at two UK Medical Schools, we explored Year 1 medical undergraduates’ learning in PBL.
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\nThreshold Concepts (TCs) are widely-studied across disciplines, less-so in Medicine (2). TCs are integrative, irreversible, and troublesome (3). They differ from ‘core concepts’ in being crucial for subject mastery, and transformative (“change in knowing, doing, being, and future learning”) (4). Without them, students can get stuck in a ‘liminal’ state of oscillating or incomplete understanding, experiencing uncertainty and discomfort, mimicking understanding (6).
\n
\nPBL may enable students to learn Troublesome Knowledge (TK, (5)) and TCs, in several ways (7, 8). PBL itself may constitute a ‘Threshold Capability’ (7). We therefore explored PBL learning in relation to the TC and TK models, and asked what promotes or hinders learning. We compared results between two Schools, to identify commonalities, and explore differences that may arise from variations how PBL is enacted.
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\nStudents (n= 19) recorded instances during PBL that meet criteria based on the TC definition (3,9) (e.g. struggles, frustration, coming together, seeing things differently, aha moments) To avoid bias, TCs were not mentioned. Tutors (n=12) also recorded any such instances. ‘Straight-after-the-moment’ audio-diaries minimised hindsight bias (10). Data analysis was as in Neve et al (7): focused on the TC Framework; but allowing for emergent coding categories and alternative theories. A priori codes included each TC criterion (3,9), enablers and barriers to learning; emergent codes included aspects of PBL and subject areas. Codes and themes were compared between Schools.
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\nAt both sites, students identified learning instances that involved characteristics of TCs and/or TKs, at multiple stages of PBL. Both content knowledge and PBL skills were identified. Tutor accounts provided confirmation and additional insights. However, the number of areas identified and extent to which they met the TC definition, differed between Schools.
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\nWe describe learning areas identified; and discuss implications for SoTL in three areas: Medical Education, Threshold Concepts, and PBL. We give evidence of how PBL can help students learn troublesome and threshold concepts, and of methods can enable and hinder this; and discuss methodological limitations of our study. We consider the role of PBL in undergraduate medical curricula at both Schools, and beyond. Finally, we demonstrate the utility and limitations of the TC framework, adding to critical debate (4) about the definition and identification of TCs.
\n
\n(1) Koh, G.C.H., Khoo, H.E., Wong, M.L., & Koh, D. (2008). The effects of problem-based learning during medical school on physician competency: A systematic review. Canadian Medical Association Journal, 178(1), 34-41.
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\n(2) Neve H, Wearn A, Collett T. 2016. What are threshold concepts and how can they inform medical education? Medical Teacher 38(8): 850-853.
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\n(3) Meyer JHF & Land R. (2003). ‘Threshold Concepts and Troublesome Knowledge (1) – Linkages to Ways of Thinking and Practising’ In: Improving Student Learning – Ten Years On. C.Rust (Ed), OCSLD, Oxford.
\n
\n(4) Barradell S, Peseta T. Promise and challenge of identifying threshold concepts: a cautionary account of using transactional curriculum inquiry. Journal of Further and Higher Education 2016; 40(2):262–75.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,346 · 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