<scp>Students‐As‐Teachers</scp> : Fostering medical educators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While mounting evidence supports various benefits of Students-As-Teachers (SAT) curricula in preparing students to teach, limited SAT electives are offered across Canada. We developed a 4-week SAT selective for fourth-year medical students at the University of Toronto to enhance medical education knowledge and teaching skills. This study aimed to evaluate the SAT programme and its impact on students' development as educators, their experience as learners and educators, and their future plans for involvement with medical education. APPROACH: Students participated in highly interactive small group seminars and teaching opportunities in nonclinical and clinical environments. Course evaluation consisted of pre-selective and post-selective surveys and written reflections on the selective experience and future career aspirations. A theory-based evaluation approach was utilized to compare the SAT programme's theory with course outcomes. EVALUATION: Post-SAT selective, students self-reported greater knowledge and confidence in teaching methods, provision of feedback, medical education scholarship, and interest in further medical education training. Student reflections highlighted three key themes. Identity formation as educators and the importance of mentorship in medical education aligned with our programme theory, while an unexpected outcome included a shifting perception on teaching and feedback from a learner to an educator lens. IMPLICATIONS: This study's findings demonstrate the ability of SAT curricula to build capacity for future medical educators. Positive factors contributing to the programme's outcomes included cohort size, course and seminar structure, and active group participation. Future iterations may explore use of flipped classroom models, additional clinical teaching opportunities, and near-peer teaching.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découle