Deliberate practice and mastery learning in resuscitation education: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
STUDY AIM: To summarize the current state of knowledge of deliberate practice and mastery learning (DP and/or ML) as teaching methods for resuscitation education. METHODS: A scoping review of PubMed, Scopus, and Embase was conducted through March 1, 2021. Studies examining the effect of the incorporation of either deliberate practice and/or mastery learning during resuscitation education were eligible for inclusion. Included studies were dichotomized into studies comparing deliberate practice and/or mastery learning to other training methods (randomized controlled trials) and studies examining before and after impact of deliberate practice and/or mastery learning alone (observational studies). Studies and findings were tabulated and summarized using the scoping review methodology published by Arksey and O'Malley. RESULTS: 63 published studies were screened; sixteen studies met all inclusion criteria (4 randomized controlled trials and 12 observational studies). One randomized controlled trial and eleven observational studies demonstrated improvement in skill and/or knowledge following educational interventions using deliberate practice and/or mastery learning. Significant variability between studies with regard to research designs, learner groups, comparators, and outcomes of interest made quantitative summarization of findings difficult. CONCLUSIONS: The incorporation of deliberate practice and/or mastery learning in resuscitation education may be associated with improved educational outcomes and less skill decay than other educational methods. Current literature on DP and ML suffers from a lack of consistency in research methodology, subjects, and outcomes. Future research should employ uniform definitions for deliberate practice and mastery learning, follow research design that isolates its effect, and examine generalizable and translatable outcomes.
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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 | 0,031 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».