Medical student curiosity and medical education: A descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
It has been suggested that intellectual curiosity is important to the practice of medicine and to medical student learning. It has also been proposed that medical education may suppress rather than promote the curiosity of medical learners. Despite these claims, curiosity has not been empirically investigated in medical education. The purpose of this study was to explore the concept of curiosity, as it is manifested in medical students across undergraduate medical education. A cross-sectional design was employed in which medical students, in all four years of undergraduate training, completed the Melbourne Curiosity Inventory (MCI) as a measure of their state-trait epistemic (i.e., intellectual) curiosity. The psychometric properties of the MCI were monitored to ensure validity of use in this study context. State and trait epistemic curiosity were described, and a repeated measures ANOVA was used to compare students across year of training. The state-trait curiosity construct was found to be valid in this study context, and was reliably measured by the MCI. Four hundred and two out of 751 students completed the inventory (53.5%). Trait curiosity was significantly higher than state curiosity overall (M = 64.5, SD = 8.5 vs. M = 58.5, SD = 11.6, respectively) and within each year of training. Moreover, state curiosity was found to be particularly low in the sample of year-2 students. This study is the first to empirically investigate intellectual curiosity in medical education. The findings suggest the possibility that medical education may be suppressing rather than promoting the curiosity of medical students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».