Comparison of Blended Learning With Traditional Dermatology Learning for Medical Students: Prospective Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Novel internet-based applications and associated technologies have influenced all aspects of society, ranging from commerce and business to entertainment and health care, and education is no exception. In this context, this study was designed to evaluate the impact of a dermatology e-learning program on the academic performance of medical students in dermatology. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop a dermatology blended-learning course for undergraduate medical students, evaluate the knowledge gained by students exposed to this course, and compare the results to those of traditional teaching methods. METHODS: In this prospective study, we evaluated the performance of fourth-semester medical students at the Federal University of Bahia, Brazil. Students who had been in their second year of the medical course in 2019 were considered the control group, while students in their second year in 2020 were considered the blended or hybrid group. The first group attended traditional classes, using printed material (books and handouts), while the second group used our web-based course and e-book as a supplement in a hybrid web-plus-traditional fashion. Neither participants nor evaluators were blinded. The students in both groups were subjected to the same pre- and postcourse face-to-face, multiple-choice, paper-based evaluations, and we compared their performances. The content of the classes was the same for both groups. All didactic activities were developed by a team of certified dermatologists and professors from the university. RESULTS: A total of 129 students were selected and divided into 2 groups: the control group (n=57) and the hybrid group (n=72). The precourse tests did not indicate any difference between the control group (mean score 2.74, SD 1.25) and the hybrid group (mean score 3.2, SD 1.22 SD; P>.05). The hybrid group had better final-term grades (mean 8.18, SD 1.26) than the traditional group (mean 7.11, SD 1.04). This difference was statistically significant (P<.05). CONCLUSIONS: This study explores pedagogical possibilities in the field of dermatology teaching for medical school students. The results suggest that the performance of undergraduate students who attended the course with additional e-learning material was superior when compared to the performance of those who participated in the traditional course alone.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».