Evaluating knowledge loss over multiple retention intervals can identify deficiencies and inform curricular development
Notice bibliographique
Résumé
Nursing students struggle to retain enough anatomical knowledge to meet their entry to practice competencies, but what knowledge is missing and when this occurs has been previously unexplored. A cohort of 80 nursing students were given multiple choice quizzes to assess their anatomical knowledge on 11 different organ systems during their second, third, and fourth year. Results were analyzed in comparison to their first-year examination scores to determine knowledge loss. Results showed an overall knowledge loss of 33.5% in the second year, 31.8% in the third year, and 29.6% in the fourth year. There were significant differences in system specific results. Special senses (i.e., audition) had a 20.6% loss in the second year, increased in retention to a 17.3% loss in third year, and then decreased to a 37% loss in fourth year. The vascular system had a 46.1% knowledge loss at the second-year assessment, declined to 49% knowledge loss in the third year, but improved to 27.6% knowledge loss by the fourth year. A similar change was observed for the musculoskeletal system with second-year loss at 30.7%, third-year loss at 40.3%, and fourth-year loss at 26.6%. These data suggest there are significant differences in the amount of knowledge retained by nursing students depending on the system being tested and the year the test is taken. Identifying the areas and times where anatomical knowledge is lost and gained is valuable for instructors in any program so that specific topics can be targeted at different times with more effective educational strategies.
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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 | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».