Evaluation of Online Near-Peer Teaching for Penultimate-Year Objective Structured Clinical Examinations in the COVID-19 Era: Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The benefits of near-peer learning are well established in several aspects of undergraduate medical education including preparing students for Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs). The COVID-19 pandemic has resulted in a paradigm shift to predominantly online teaching. OBJECTIVE: This study aims to demonstrate the feasibility and benefits of an exclusively online near-peer OSCE teaching program in a time of significant face-to-face and senior-led teaching shortage. METHODS: A teaching program was delivered to penultimate-year students by final-year students at Manchester Medical School. Program development involved compiling a list of salient topics and seeking senior faculty approval. Teachers and students were recruited on Facebook. In total, 22 sessions and 42 talks were attended by 72 students and taught by 13 teachers over a 3-month period. Data collection involved anonymous weekly questionnaires and 2 separate anonymous student and teacher postcourse questionnaires including both quantitative and qualitative components. RESULTS: On a scale of 1-10, students rated the quality of the program highly (mean 9.30, SD 1.15) and felt the sessions were highly useful in guiding their revision (mean 8.95, SD 0.94). There was a significant increase in perceived confidence ratings after delivery of the program (P<.001). Teachers felt the program helped them better understand and retain the subject material taught (mean 9.36, SD 0.81) and develop skills to become effective clinical teachers (mean 9.27, SD 0.79). CONCLUSIONS: This is the first study demonstrating the efficacy of a near-peer OSCE teaching program delivered exclusively online. This provides an exemplary framework for how similar programs should be encouraged given their efficacy and logistical viability in supplementing the undergraduate curriculum.
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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 | 0,024 | 0,065 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».