Exploring the Educational Value of Popular Culture in Web-Based Medical Education: Pre-Post Study on Teaching Jaundice Using “The Simpsons”
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The potential of popular culture as a tool for knowledge delivery and enhancing engagement in education is promising but not extensively studied. Furthermore, concerns exist regarding learning fatigue due to increased reliance on videoconferencing platforms following the COVID-19 pandemic. To ensure effective web-based teaching sessions that maintain attention spans and enhance understanding, innovative solutions are necessary. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the use of specific popular culture case studies to enhance student engagement in a web-based near-peer teaching session. METHODS: We delivered a web-based teaching session to undergraduate medical students in the United Kingdom. The session included clinical vignettes and single-best-answer questions using characters from "The Simpsons" television show as patient analogies for various causes of jaundice. A pre-post survey, employing a 7-point Likert scale, was distributed to gather data from participants. RESULTS: A total of 53 survey responses were collected. Participants reported significantly improved understanding of jaundice after the session compared to before the session (median 6, IQR 5-6 vs median 4, IQR 3-4.5; P<.001). The majority of participants agreed that the inclusion of "The Simpsons" characters enhanced their knowledge and made the teaching session more memorable and engaging (memorability: median 6, IQR 5-7; engagement: median 6, IQR 5-7). CONCLUSIONS: When appropriately integrated, popular culture can effectively engage students and improve self-perceived knowledge retention. "The Simpsons" characters can be used pedagogically and professionally as patient analogies to deliver teaching on the topic of jaundice.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».