Using the Internet to Assess and Teach Medical Students in Dermatology
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: We wish to develop and evaluate a user-friendly online interactive teaching and examination model as an adjunct to traditional bedside teaching of medical students during a clinical rotation in dermatology. Methods: Following completion of an online examination, senior medical students at the University of British Columbia ( n = 178) were asked to complete an online survey to evaluate their acceptance of this new method. The online examination model was evaluated through students' responses to the questionnaire-based evaluation they were asked to complete following their examination. Responses were evaluated on a standardized 5-point scale. Results: A high response rate was achieved (98.9%). Overall, 93% of senior medical students felt that the Internet was a useful and effective way to administer a dermatology examination. Most (90%) preferred the online examination to a traditional paper-and-pencil examination and the majority (88%) felt that the quality of digital images presented was sufficient to make an accurate diagnosis. In addition, students strongly supported the further development of teaching resources on the web and would use these resources in learning dermatology (93%). Conclusions: The development of an online interactive examination tool for dermatology is technically feasible with current technology. Senior medical students are not only accepting of this new technology but also prefer it to more traditional formats and indicate enthusiasm for the development of further online teaching resources in dermatology.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».