Mock Wards: Incorporating a Theoretical Framework to Create a Blended Virtual and In-Person Clinical Reasoning Education Platform
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The coronavirus 2019 pandemic highlighted virtual learning (VL) as a promising tool for medical education, yet its effectiveness in teaching clinical reasoning (CR) remains underexplored. Past studies have suggested VL can effectively prepare students for clinical settings. Informed by the Milestones of Observable Behaviours for CR (MOBCR) and whole-case theoretical frameworks, the Mock Wards (MW) program was created using a novel blended in-person learning (IPL) and VL platform. MW consisted of case-based small-group formats for medical students interested in learning approaches and differentials to commonly encountered presenting symptoms and diagnoses in internal medicine. This study sought to use MW’s blended design to qualitatively analyze CR development and compare its utility between VL and IPL. Methods Qualitative analysis was conducted using in-depth semi-structured interviews with first-year pre-clerkship medical students (n = 8) who completed the MW program and participated in the study. The interview guide was informed by the MOBCR framework. Interview transcripts were analyzed using a directed qualitative content analysis approach. Translational coding and HyperRESEARCHTM (Researchware, Inc., Randolph, MA) software-generated mind maps guided the theme development. Results Three overarching themes were constructed: (1) tailoring pedagogical frameworks to learning modalities, (2) learning through interactivity, and (3) balancing accessibility with learner engagement. Participants emphasized that teaching CR skills is modality-specific and not fully interchangeable, with IPL being superior in facilitating social cohesion, non-verbal communication, and feedback. In contrast, VL required structured approaches and relied more on verbal communication and pre-made digital materials. IPL also enhanced interactivity, peer relationships, and spontaneous communication, whereas VL faced challenges such as social awkwardness and technological constraints hindering effective collaboration. VL provided superior accessibility to facilitate distributed learning and management of concurrent academic obligations. Conclusion The MW-blended platform highlights the importance of focusing on modality-tailored pedagogies, emphasizing group interactability, and balancing VL accessibility against decreased engagement within the IPL environment when teaching CR skills. Blended education models may benefit from a scaffolding approach, using IPL as a prerequisite to VL to improve CR development and alignment within a learner’s zone of proximal development.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».