Development of digital learning tools for medical education with agile scrum methodology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has underscored the importance of digital learning tools in medical education. However, there is little evidence exploring how or whether such tools are being developed for family medicine curricula. We provide a narrative analysis of how the University of Ottawa's Department of Family Medicine (DFM) developed innovative learning tools using an interdisciplinary, research-based approach and Agile Scrum Methodology. METHODS: In March 2020, the DFM created an interdisciplinary team to support development of digital tools for medical education. Members of the DFM were invited to participate in the project during two faculty-wide webinars held on May 13, 2020. Participants identified three topic areas for which digital learning tools were to be created: Choosing Wisely Canada recommendations, Hypertension, and Quality Improvement (QI). Representatives from the Faculty of Engineering were recruited to support IT development for the tools, while researchers from the Bruyère Research Institute provided support for methodology and analysis. RESULTS: Three teams developed prototypes for digital learning tools: a "choose your own adventure" game to teach Choosing Wisely Canada criteria, an interactive hypertension clinic, and a "QI escape room" focused on quality improvement strategies. One team created a website to host learning tools, and the final team generated an evidence library for product development. CONCLUSION: Adhering to these methodologies helped us to manage interdisciplinary teams and support their success, with all five teams completing their objectives. The interdisciplinary and incremental approach of Scrum methodology allowed for gaps to be identified and addressed in real time. Scrum demonstrates promise and should receive further consideration as a method for developing learning tools in medical education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».