An Exploratory Study of Small-Group Learning Interactions in Pre-Clerkship Medical Education: Uncovering a Mismatch Between Student Perceptions and Real-Time Observations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Small-group learning is a mainstay of medical education, and group functioning can have a major influence on these learning experiences. Our objective was to explore verbal exchange patterns within small-group learning sessions and examine how different patterns related to tutor involvement, tutor expertise, and participants’ perceptions. A non-participant observer collected group interactivity data using a real-time mobile device-based system. Verbal interaction patterns were visualized and analyzed using social network analysis and correlated with participant survey data and aggregate course grades. There were 46 observations across 30 separate groups. Group interactions clustered into four patterns defined by (1) tutor involvement (high vs. low) and (2) interactivity (high vs. low). Interaction patterns were largely stable for a given group and groups with content expert facilitators were generally less interactive. Students reported objectively fewer interactive groups as more interactive and enjoyable. There were no significant intergroup differences in aggregate course grades. Paradoxically, student perceptions were not aligned with observed interactivity data, and tutor content expertise influenced group interactivity. These findings suggest the need to better manage learner expectations of small-group learning, and to explicitly reflect on and develop skills for effective collaborative learning with both faculty and students.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle