Investigating the Effects of Error Management Training versus Error Avoidance Training on the Performance of Veterinary Students Learning Blood Smear Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Conventional veterinary training emphasizes correct methodologies, potentially failing to exploit learning opportunities that arise as a result of errors. Error management training (EMT) encourages mistakes during low-stakes training, with the intention of modifying perceptions toward errors and using them to improve performance in unfamiliar scenarios (adaptive transfer). Herein, we aimed to determine the efficacy of EMT, supplemented by a metacognitive module, for veterinary students learning blood smear preparation and interpretation. Our hypothesis was that EMT and metacognition are associated with improved adaptive transfer performance, as compared with error avoidance training (EAT). A total of 26 students were prospectively enrolled in this double-blind study. Performance was evaluated according to monolayer area, smear quality, cell identification, calculated white blood cell differential counts, and overall application/interpretation. Students were trained with normal canine blood and static photomicrographs. Participants tested 72 hours after training demonstrated improved performance in a test that directly recapitulated training (Wilcoxon matched-pairs signed-rank test; two-tailed p all ≤ .001). There were no significant differences between EAT and EMT in this test (Mann–Whitney U test and Welch’s t-test; two-tailed p ≥ .26) or in short- and long-term adaptive transfer tests ( p ≥ .22). Survey data indicate that participants found errors to be a valuable element of training, and that many felt capable of accurately reflecting on their own performance. These data suggest that EMT might produce outcomes comparable to EAT as it relates to blood smear analysis.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».