Enculturating a Community of Action (CoA): A qualitative study of health professions educators’ perspectives on teaching with Wikipedia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose There is a growing desire for health professions educators to engage learners in more meaningful instruction. Many have tapped Wikipedia to offer an applied approach to engage learners, particularly as it relates to evidence-based medicine (EBM). However, little is known about the benefits and challenges of using Wikipedia as a pedagogical tool from the collective experience of educators who have sought to improve their instructional practice with it. This study aims to uncover and synthesize the perspectives of health professions education (HPE) instructors who have incorporated Wikipedia in their HPE courses. Methods Applying a constructivist approach, the authors conducted semi-structured interviews with 17 participating HPE instructors who had substantively integrated Wikipedia into their curriculum. Participants were interviewed about their experiences of integrating Wikipedia editing into their courses. Thematic analysis was conducted on resulting transcripts. Results Authors observed two broad themes among participants’ expressed benefits of teaching with Wikipedia: 1) provides a meaningful instructional alternative that also benefits society and develops learners’ information literacy and EBM skills, and 2) supports learners’ careers and professional identity formation. Identified challenges included: 1) high effort and time, 2) issues with sourcing references, and 3) challenging interactions with skeptics, editors, and students. Discussion Findings build on known benefits, such as providing a real-world collaborative project that contextualizes students’ learning experiences. They also echo known challenges, such as the resource-intensive nature of teaching with Wikipedia. At the same time, findings extend the current literature by revealing a potential opportunity to approach crowd-sourced information tools, like Wikipedia, as a vehicle to engage and enculturate HPE students within a situated learning context. These findings present implications for HPE programs considering implementing Wikipedia and faculty development needed to help instructors harness crowd-sourced information tools’ pedagogical opportunities as well as anticipate their challenges.
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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 | 0,027 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».