Systematic review of distributed practice and retrieval practice in health professions education
Notice bibliographique
Résumé
To determine the effect of distributed practice (spacing out of study over time) and retrieval practice (recalling information from memory) on academic grades in health professions education and to summarise a range of interventional variables that may affect study outcomes. A systematic search of seven databases in November 2022 which were screened according to predefined inclusion criteria. The Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI) and Newcastle-Ottawa Scale-Education (NOS-E) were used to critically appraise eligible articles. A summary of interventional variables includes article content type, strategy type, assessment type and delay and statistical significance. Of 1818 records retrieved, 56 were eligible for inclusion and included a total of 63 experiments. Of these studies, 43 demonstrated significant benefits of distributed practice and/or retrieval practice over control and comparison groups. Included studies averaged 12.23 out of 18 on the MERSQI and averaged 4.55 out of 6 on the NOS-E. Study designs were heterogeneous with a variety of interventions, comparison groups and assessment types. Distributed practice and retrieval practice are effective at improving academic grades in health professions education. Future study quality can be improved by validating the assessment instruments, to demonstrate the reliability of outcome measures. Increasing the number of institutions included in future studies may improve the diversity of represented study participants and may enhance study quality. Future studies should consider measuring and reporting time on task which may clarify the effectiveness of distributed practice and retrieval practice. The stakes of the assessments, which may affect student motivation and therefore outcomes, should also be considered.
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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 | 0,024 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».