An Exploratory Study of Small-Group Learning Interactions in Pre-Clerkship Medical Education: Uncovering a Mismatch Between Student Perceptions and Real-Time Observations
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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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».