Evaluating the efficacy of self-study videos for the surgery clerkship rotation: an innovative project in undergraduate surgical education
Notice bibliographique
Résumé
Background: Educational videos have become valuable resources and can address some of the pitfalls of traditional learning. To ensure clerkship students have adequate exposure to curriculum objectives, a series of objective-aligned self-directed learning video podcasts covering core surgical concepts were developed by medical students and surgical residents. The objective of the study was to evaluate the efficacy of the video podcasts in the surgery clerkship rotation. Methods: Nineteen video podcasts were created, housed at www.surgicaleducationportal.com, and distributed to third-year medical students completing their surgical clerkship. A 10-question multiple-choice quiz was administered before and after students viewed each video, and they were also asked to complete a satisfaction survey. Results: A total of 302 paired pretests and posttests were completed. There was a mean increase of 2.7 points in posttest scores compared with pretest scores (p < 0.001). On a Likert scale from 1 to 5, with 5 being excellent, students rated the usefulness of the videos as 4.3, the quality of the content as 4.3 and the quality of the video as 4.2. Ninety-eight percent of students would recommend these videos to their classmates. Conclusion: Video podcasts are an effective modality for engaging medical students and may improve standardization of learning during their surgical clerkship.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 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 ».