Lecture Slides Design: Medical Students’ Preferences of Best Practices
Notice bibliographique
Résumé
Large group lectures that are centred on PowerPoint (PPT) slide presentations are a ubiquitous instructional format during the pre‐clinical years of medical schools around the world, whether delivered virtually or in‐person. However, lecturers rarely receive formal training on how to design their lecture slides to optimize student learning. Consequently, due to the large number of faculty members delivering lectures in undergraduate medical curricula, there is wide variation in slide layout and organization. Cognitive load theory provides an established rationale for standardization of this aspect of lecture delivery. To assess students’ experiences and preferences with lecture slides design, a survey was distributed to students in the MD Undergraduate Program at the University of British Columbia (UBC), Canada. The survey evaluated students' experiences with PPT slides in large group lectures through the entirety of their first year of medical school. Questions explored the perceived importance of lecture slides in understanding content, and satisfaction with slide formatting, quality and consistency. Over‐all, the majority of student responses rated the importance of lecture slides and their design and formatting to be “important” or “very important” elements for understanding a lecture during class (87%), and even more so for reviewing and studying after a lecture (93%). Specifically, students highlighted the need to address the quality and consistency of lecture slides in the curriculum and pointed to elements such as colour, layout, and image quality as areas for improvement. Results were used to formulate a one‐page checklist of best practices for slide design, which is now distributed to all lecturers in the UBC undergraduate medical curriculum. Major recommendations include addressing readability by using simple white backgrounds with black text, the provision of relevant and high‐quality graphics, and higher level session organization through the use of lecture objectives, tables and summary slides. Our results will be useful and of interest to all medical and allied health professionals who lecture using PPT slides.
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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 | 0,010 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».