The Student-Generated Reasoning Tool (SGRT): Linking medical knowledge and clinical reasoning in preclinical education
Notice bibliographique
Résumé
The simultaneous integration of knowledge acquisition and development of clinical reasoning in preclinical medical education remains a challenge. To help address this challenge, the authors developed and implemented the Student-Generated Reasoning Tool (SGRT)—a tool asking students to propose and justify pathophysiological hypotheses, generate findings, and critically appraise information. In 2019, students in a first-year preclinical course (n = 171; SGRT group) were assigned to one of 20 teams. Students used the SGRT individually, then in teams, and faculty provided feedback. The control group (n = 168) consisted of students from 2018 who did not use SGRT. Outcomes included academic performance, effectiveness of collaborative environments using the SGRT, and student feedback. Students were five times more likely to get questions correct if they were in the SGRT group versus control group. Accuracy of pathophysiological hypotheses was significantly lower for individuals than teams. Qualitative analysis indicated students benefited from generating their own data, justifying their reasoning, and working individually as well as in teams. This study introduces the SGRT as a potentially engaging, case-based, and collaborative learning method that may help preclinical medical students become aware of their knowledge gaps and integrate their knowledge in basic and clinical sciences in the context of clinical reasoning.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,010 |
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 ».