Assessing and Improving Study Skills Support in Medical Education Through a Student-Staff Partnership: Mixed Methods Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: The necessity for self-regulated, lifelong learners in the rapidly evolving field of medicine underscores the importance of effective study skills. Efforts to support students with these skills have had positive outcomes but are often limited in scope and accessibility, with a tendency to target groups facing immediate challenges. Objective: This study aimed to explore the student perspective on study skills support at University College London Medical School through a student-staff partnership, with the goal of guiding future improvements. Methods: A mixed methods approach was adopted using an anonymous questionnaire and focus groups. After analyzing questionnaire responses using descriptive statistics to refine focus group questions, focus groups were conducted to delve deeper into identified issues. Transcripts were analyzed thematically using inductive coding. Results: In total, 116 students completed the questionnaire in full and 6 students participated in 2 focus groups. The questionnaire revealed that 68% (68/100) of respondents felt that they never received study skills support at University College London Medical School. Preferred methods of support included small group sessions (56/100, 56%) and topics like examination preparation (83/100, 83%) and study skills specific to medicine (72/100, 72%). Focus group themes were the lack of current study skills support, delivery of study skills support, specific study skills for medical school, personalized approach to support needed, and accessing support. Findings informed the co-creation of study skills resources. Conclusions: Overall, the findings highlight the need for strategically incorporating study skills support at medical school, emphasizing early and consistent promotion and tailored delivery methods.
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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 | 0,050 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».