Use of Commercially Produced Medical Education Videos in a Cardiovascular Curriculum: Multiple Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Short instructional videos can make learning more efficient through the application of multimedia principles, and video animations can illustrate the complex concepts and dynamic processes that are common in health sciences education. Commercially produced videos are commonly used by medical students but are rarely integrated into curricula. OBJECTIVE: Our goal was to examine student engagement with medical education videos incorporated into a preclinical Cardiovascular Systems course. METHODS: Students who took the first-year 8-week Cardiovascular Systems course in 2019 and 2020 were included in the study. Videos from Osmosis were recommended to be watched before live sessions throughout the course. Video use was monitored through dashboards, and course credit was given for watching videos. All students were emailed electronic surveys after the final exam asking about the course's blended learning experience and use of videos. Osmosis usage data for number of video views, multiple choice questions, and flashcards were extracted from Osmosis dashboards. RESULTS: Overall, 232/359 (64.6%) students completed surveys, with rates by class of 81/154 (52.6%) for MD Class of 2022, 39/50 (78%) for MD/MPH Class of 2022, and 112/155 (72.3%) for MD Class of 2023. Osmosis dashboard data were available for all 359 students. All students received the full credit offered for Osmosis engagement, and learning analytics demonstrated regular usage of videos and other digital platform features. Survey responses indicated that most students found Osmosis videos to be helpful for learning (204/232, 87.9%; P=.001) and preferred Osmosis videos to the traditional lecture format (134/232, 57.8%; P<.001). CONCLUSIONS: Commercial medical education videos may enhance curriculum with low faculty effort and improve students' learning experiences. Findings from our experience at one medical school can guide the effective use of supplemental digital resources for learning, and related evaluation and research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».