Using Cognitive Task Analysis to Develop a Protocol for Teaching Ultrasound Pregnancy Diagnosis in the Bitch to Undergraduate Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
Pregnancy diagnosis in the bitch is routinely performed using ultrasound and is therefore an important skill for veterinarians to have been exposed to during undergraduate training. Proficiency of this skill is difficult to achieve, due to limited exposure to suitable live patients, and animal welfare considerations limiting repeated performance on the same bitch. Models have been beneficial in allowing undergraduates to perform a range of ultrasound techniques without the use of live animals. Using clinical veterinarians and a model created at the University of Surrey, cognitive task analysis (CTA) was used to construct a list of instructional steps required to perform ultrasound pregnancy diagnosis. Experts were asked to evaluate the existing model then video recorded while demonstrating the skill on the model as if teaching a novice student. Anonymized and muted video footage along with transcribed audio files were used to create a draft teaching protocol. A group consensus for the final teaching protocol was developed following a semi-structured interview. The final teaching protocol had 23 steps to guide a novice to perform this skill, broken down into three stages: setup and preparation, pregnancy identification, and estimation of gestational age. Not all steps were both performed and verbalized by all of the experts, hence the need for a panel discussion to confirm a final teaching protocol. This study demonstrated that CTA is useful in compiling a comprehensive list of steps, for a teaching protocol, including those which may have been missed if demonstrated through a lone subject matter expert.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».