Using Virtual Patient Learning Modules to Integrate Clinical Skills with Gastrointestinal Anatomy and Embryology
Notice bibliographique
Résumé
Many students find memorizing gastrointestinal system anatomy and embryology materials difficult and daunting, and often find themselves feeling overwhelmed by purely memorizing the difficult concepts of the gastrointestinal system anatomy and embryology. The overall objective of this study was to encourage students to adopt a more anatomical approach to clinical skills and also to show explicitly the relevance of gastrointestinal system anatomy and embryology, thus moving away from rote memorization of physical exam skills and anatomical knowledge. In order to accomplish the goal of interactive case‐based modules we used the Articulate Engage software suite to create two modules that progresses slide by slide in order to encourage a logical flow from patient presentation through to treatment. Using Articulate we were also able to add interactive labeled diagrams to review gastrointestinal system anatomy and embryology, video and pictures to study clinical skills and integrated quizzes to test student knowledge. The integrated modules were evaluated objectively from the survey questionnaire results and subjectively from the comments from the results. 94% of survey respondents indicated that the modules were strongly or very strongly effective in integrating gastrointestinal anatomy and embryology with clinical content and in testing their knowlwedge. 71% of respondents felt that the modules were helpful in learning gastroenterology material.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».