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Enregistrement W3162915092 · doi:10.2196/25875

Medical Students’ Perception and Perceived Value of Peer Learning in Undergraduate Clinical Skill Development and Assessment: Mixed Methods Study

2021· article· en· W3162915092 sur OpenAlexvenueno aff
Mohamed Nasaif, Amar Hassan Khamis, Farah Otaki, Nabil Zary, Sharon Mascarenhas

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMohammed Bin Rashid University of Medicine and Health Sciences
Mots-clésPerceptionPsychologyMedical educationValue (mathematics)Peer assessmentMathematics educationComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The effectiveness of peer learning in clinical skill development is well recognized and researched, given the many benefits gained such as enhanced learning, alleviation of the burden on faculty, and early development of teaching skills for future doctors. However, little is known in terms of its effectiveness as an assessment tool and the extent to which peer assessment can be relied upon in the absence of faculty support. OBJECTIVE: This study was conducted to assess medical students' perception toward peer learning, which is based on self-regulated learning as a tool of assessment, and to compare peer evaluation with faculty evaluation of clinical skill performance. METHODS: A cohort of 36 third-year medical students were exposed to peer learning (same-level) in clinical skills education for 3 months. A convergent mixed methods approach was adapted to collect data from 3 sources, namely, students' perception of peer learning, performance scores, and reflective observational analysis. A 5-point Likert-type scale was used to assess students' (n=28) perception on the value of peer learning. The students were asked to assess their peers by using a preset checklist on clinical skill performance, and scores were compared to faculty assessment scores. Reflective observational data were collected from observing video recordings of some of the peer learning sessions. The findings from all 3 sources were integrated using joint display analysis. RESULTS: Out of 28 students, 25 students completed the survey and 20 students perceived peer learning as valuable in clinical skills education. The mean score of peer assessment was higher than that of faculty assessment. There was a significant difference in student performance between supervised teaching and peer learning groups (P=.003). Most students focused on the mastery of skill with little attention to the technique's quality. Further, students were unable to appreciate the relevance of the potential clinical findings of physical examination. CONCLUSIONS: Peer learning in clinical skills education, based on self-regulated learning, empowers students to develop a more responsible approach toward their education. However, peer assessment is insufficient to evaluate clinical skill performance in the absence of faculty support. Therefore, we recommend that peer learning activities be preceded by supervised faculty-taught sessions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,485 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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