Blended Learning Effectiveness: Improving Japanese Medical Laboratory Science Students’ Identification of Parasite Eggs
Notice bibliographique
Résumé
Parasitic infections are declining in Japan, resulting in fewer hours of parasitology instruction in medical laboratory science and medical schools. However, there are growing concerns that the parasite identification skills of medical laboratory technologists and the diagnostic skills of physicians may be compromised as a result. Effective teaching methods are required to improve the identification of parasites in pre-graduate education. We therefore adopted a new teaching method: the blended learning method, in 2018. This method combined the e-learning and jigsaw methods, which had already been implemented separately in 2017. This study aimed to evaluate the pedagogical effectiveness of this blended learning approach compared to that of 2017 in teaching parasitology practice to students enrolled in the Department of Medical Laboratory Science. The results show that the median score for the practical test was 83.3 points for the blended learning lessons, which was not significantly different from the scores for jigsaw or e-learning lessons. However, blended learning had the lowest percentage of failures on the practical test, at 10.7%. Additionally, the microscopic image test results indicate a significant memory retention effect. From the questionnaire results, 94.7% of the students were satisfied with their practice. In conclusion, the blended learning did not significantly improve parasite identification skills, but it may reduce the number of failures, suggesting a knowledge retention effect and a high level of satisfaction with this practice.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».