Teaching Chest Tube Insertion by Blended Learning: A Multi-Dimensional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Emerging technologies are being incorporated in surgical education. The use of such technology should be supported by evidence that the technology neither distracts nor overloads the learner and is easy to use. To teach chest tube insertion, we developed an e-learning module, as part of a blended learning program delivered prior to in-person hands-on simulation. This pilot study was aimed to assess learning effectiveness of this blended learning, and cognitive load and the usability of e-learning. Methods The interactive e-learning module with multimedia content was created following learning design principles. In advance of the standard simulation, 13 first-year surgical residents were randomized into two groups: 7 received the e-learning module and online reading materials (e-learning group); 6 received only the online reading materials (controls). Knowledge was evaluated by pre-and post-tests; technical performance was assessed using a Global Rating Scale by blinded assessors. Cognitive load and usability were evaluated using rating scales. Results The e-learning group showed significant improvement from baseline in knowledge ( P = .047), while controls did not ( P = .500). For technical skill, 100% of residents in the e-learning group reached a predetermined proficiency level vs 60% of controls ( P = .06). The addition of e-learning was associated with lower extrinsic and greater germane cognitive load ( P = .04, .03, respectively). Usability was evaluated highly by all participants in e-learning group. Conclusion Interactive e-learning added to hands-on simulation led to improved learning and desired cognitive load and usability. This approach should be evaluated in teaching of other procedural skills.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».