Expert learning in musculoskeletal ultrasound – an international observational study
Notice bibliographique
Résumé
To examine the effect of discovery learning on musculoskeletal ultrasound (MSUS) performance and to explore how expert learners engage in a collaborative learning environment.Experts in MSUS participated in a discovery learning session where they were divided into groups. Each participant had one attempt to solve the same MSUS case and could seek assistance from other group members or learning resources. The video-recorded sessions were analyzed using both quantitative and qualitative methods. Performance was assessed using the validated Objective Structured Assessment of Ultrasound Skills (OSAUS) tool (1-5 points per item), and an outcome score was calculated based on the number of correct MSUS images (0-4). Participants' comfort and perception of discovery learning were evaluated using a 5-point Likert scale questionnaire.28 MSUS experts from 13 different countries completed the study. The mean OSAUS score (standard deviation) was 3.96 (0.5), and the mean outcome score was 1.89 (0.9). Using Pearson's correlation coefficient, we found a significant correlation between the OSAUS score and the outcome score (0.72, p < .001). The qualitative analysis revealed that the experts used actions associated with adaptive expertise and that social hierarchy persisted in the collaborative learning environment. Finally, we found high comfort with and acceptance of the discovery learning approach.Discovery learning may be an effective teaching strategy for future advanced MSUS courses, including international Teach-the-Teachers courses. Since social hierarchy was present, a facilitator is necessary during collaborative training.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».