Not Just Us Lecturing at You: Evaluating Small Group Workshops at a National Surgical Conference
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
BACKGROUND: Academic conferences typically rely on traditional lectures, which limit learner engagement. A national surgical conference recently implemented a novel session format "Breakshops," which focused on small group instruction (SGI). We assessed participants' perceptions of these sessions, as well as instructional quality and interactivity. STUDY DESIGN: Breakshops were implemented at the 2024 American Pediatric Surgical Association (APSA) annual meeting. Each 45-minute concurrent workshop was intended for a few dozen participants and incorporated SGI rather than slide-based presentations. Sessions were proposed, designed, and facilitated by attendees. We performed a convergent parallel mixed-methods analysis. Semi-structured interviews of participants were recorded, transcribed, inductively coded, and thematically analyzed. Quantitative data were collected from surveys of participants assessing satisfaction and perceived value and Program Committee members assessing SGI feature use and learner interactivity. RESULTS: Thirty-one (70.5%) of 44 Breakshops were assessed by the Program Committee. From sixteen interviews and corresponding quantitative results, three themes emerged. First, Breakshops were a unique and valued addition to conference programming, reflected in a mean satisfaction score of 8.1 of 10 and 96.3% of 895 ratings deeming "Valuable" or "Somewhat Valuable." Second, Breakshops enhanced active learning, with increased use of SGI features correlating with greater interaction (p = 0.01) and value (p = 0.04). Third, there were opportunities to refine Breakshop implementation at a programmatic level. CONCLUSION: Small group workshops which emphasize interaction and active learning enhanced learner engagement and provided unique value at the 2024 APSA conference. Their broader adoption should be considered to improve conference learning experiences.
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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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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