Making Connections Explicit: The Effect of Self‐explanation on cognitive Integration of Basic and Clinical Sciences in Novices
Notice bibliographique
Résumé
Background Several studies have shown that cognitive integration of basic and clinical sciences during learning supports novices' conceptual understanding of disease categories and enhances diagnostic performance over time. It is has been proposed that educational strategies, such as self‐explanation, might promote and support the development of cognitive integration. However, this has not been empirically explored. In this study we examined the relative impact of two basic science instructional approaches (integrated instruction and segregated instruction) and a learning strategy (self‐explanation) on novices' diagnostic accuracy over time. Methods Students from several allied health disciplines (N=71) were taught the clinical features of 4 musculoskeletal pathologies. Students randomly assigned to ‘integrated learning’ (IL) were presented with descriptions that explicitly integrated the clinical features with basic science mechanisms. In the ‘segregated’ (SG) group, the basic science mechanisms and clinical features were presented separately. The self‐explanation (SE) group received the same learning materials as the IL group, but were also prompted to engage in a self‐explanation task immediately after learning each pathology, requiring that they articulate why certain clinical features arose. All participants completed a diagnostic accuracy test immediately after learning and 1‐week later. Results The IL group had superior diagnostic performance compared to the SE (p=0.045) and SG (p=0.011) groups. While diagnostic accuracy declined across all 3 learning groups after a 1‐week delay, the largest drop in performance was observed in the SE group. Conclusion Generating self‐explanations while learning with integrated basic science materials did not positively impact novices' diagnostic performance. We hypothesize that the structure of the self‐explanation task may not have supported the development of a holistic conceptual understanding of each disease. These findings highlight the importance of carefully considering how self‐explanation activities are designed in order to optimize learning of the basic and clinical sciences. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 | 0,002 | 0,030 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».