Outcomes of inquiry-based learning in health professions education: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Open inquiry-based learning (IBL) that aims to foster higher-level thinking, is defined by students formulating their own questions and learning through exploration. The present study aimed to summarize the breadth of metrics used to evaluate health professions trainees in open IBL curricula. Methods: We conducted a scoping review to identify publications detailing trainee outcomes in open IBL initiatives in health professions education. We queried five databases and included studies which described interventions with five phases of IBL (orientation, conceptualization, investigation, conclusion, and discussion). We completed abstract and full text reviews in duplicate. Data were collated and summarized. Results: From 3030 record, 21 studies were included in the final extraction (k = 0.94), with nine involving physician trainees and twelve involving nursing trainees. Three studies used validated data collection tools to measure student inquiry behavior, and a single study used a validated data collection tool to measure critical thinking abilities. Most studies (n = 11) reported trainee self-reported satisfaction or perceived gain of skills as the primary outcome. All four studies using validated tools reported high scores in inquiry behaviors at the end of the curriculum and results on critical thinking skills were mixed. One study collected serial data, while remaining studies collected pre-post or post-only data. Conclusion: IBL has the potential to cultivate a climate of curiosity among health professions learners. However, studies have relied heavily on subjective outcomes. Limited studies reported standardized measures of inquiry behaviors suggest favorable results. Curriculum innovations using IBL could make use of existing tools to better understand their impact on students’ inquiry-oriented skills.
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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 | 0,041 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».