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Enregistrement W4392757756 · doi:10.5430/ijhe.v13n2p38

Exploration and Application of Three-stage Strengthening Mode based on Massive Open Online Course to Improve Students’ Competence in Electrocardiogram Interpretation Skills

2024· article· en· W4392757756 sur OpenAlexvenueno aff
Si-Min Huang, Feifei Wang, Chunting Lu, Jing Yang, Jianhua Zhang, Shengming Liu, Jun Guo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Technology and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJinan University
Mots-clésCompetence (human resources)Massive open online courseMathematics educationComputer sciencePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrocardiogram (ECG) is a widely common diagnostic test in clinical practice. However, research has shown that residents and medical students cannot analyze ECG skillfully. In this study, we explore a three-stage strengthening mode based on massive open online course (MOOC) to improve students’ competence in ECG interpretation skills. We carry out the first stage in a diagnostics course, in which instructors adopted online and offline blended mode for the teaching method of ECG with clinical medicine students in grade 2018 based on MOOC. We compare scores of ECG interpretation skills for 91 students in grade 2018 with 81 students in grade 2016 to evaluate the effect. The second stage concerns studying internal medicine, in which we divide students in grade 2018 into two groups with 49 students in group A and 42 students in group B. Group A strengthened their ECG interpretation skills when learning about heart diseases. The third stage pertains to rotation in the internal medicine department in the internship period. Some students in group A continued to receive intensive training. Students in group B had no reinforcement arrangement in the second and the third stage. Students in grade 2018 took graduation tests at the end of their internship. We use the scores on ECG interpretation skills in the graduation examination to evaluate the strengthening effect between group A and group B. The result of the first stage shows that scores on ECG interpretation skills in the final exam in grade 2018 were 19.32 ± 4.62 points, which is higher than those of grade 2016, whose points were 16.89 ± 5.30 (total scores in both grades were 30 points). Difference is statistically significant. Scores on the graduation examination in group A were 38.89 ± 16.81 points, and those of group B were 26.86 ± 15.43 points (total score was 60 points), with statistical difference between these two groups. The three-stage strengthening mode based on ECG MOOC is an effective method to improve students’ ECG interpretation skills. Results show that an online and offline blended teaching strategy is superior to the traditional lecture method. Repeated practice is necessary for improving ECG interpretation competence. Students in the strengthening program group had better grades in the graduation examination.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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