Die Rolle der strukturierten Nachbesprechung und des selbstgesteuerten Lernens bei der simulations-basierten Lehre klinischer Fertigkeiten in der Nutztierreproduktionsmedizin
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Selbstgesteuertes Lernen wird mit mehreren Vorteilen bei der simulations-basierten Lehre klinischer Fertigkeiten in Verbindung gebracht und kann durch Feedback in Form einer Nachbesprechung nach der Veranstaltung ergänzt werden. In dieser Studie wurden Studierende der Veterinärmedizin im letzten Studienjahr ( n = 111) in eine von drei Gruppen eingeteilt und übten vier klinische Fertigkeiten aus dem Bereich der Nutztierreproduktionsmedizin in einem Labor für klinische Fertigkeiten (Skills Lab). Gruppe 1 absolvierte eine von einer Dozentin geleiteten Übung ( instructor, I), Gruppe 2 absolvierte eine selbstgesteuerte Übung mit Nachbesprechung ( debriefing, D), und Gruppe 3 absolvierte eine selbstgesteuerte Übung ohne Nachbesprechung (Kontrolle, C). Jede Übung umfasste zwei klinische Fertigkeiten, die als direkt patientenbezogen eingestuft wurden (Patient), und zwei klinische Fertigkeiten, die Labordiagnostik oder den Zusammenbau von Geräten beinhalteten (technisch). Die Studierenden bewerteten die Übungseinheiten anhand von Likert-Skalen. Zwei Tage nach der Übung nahmen 93 Studierende an einer Leistungskontrolle im Format objective structured clinical examination (OSCE) teil. Die Leistungen der Studierenden wurden für jede Lernstation einzeln analysiert. Der Prozentsatz der Studierenden, die die OSCE bestanden, unterschied sich bei keiner Lernstation signifikant zwischen den drei Gruppen. Während der/die Prüfende an einer Lernstation einen Einfluss auf die absoluten OSCE-Ergebnisse (in %) hatte, unterschied sich der Prozentsatz der Studierenden, die die OSCE bestanden, nicht zwischen den Prüfenden. Die Patienten-Lernstationen waren bei den Studierenden beliebter als die technischen Lernstationen, und der Prozentsatz der Studierenden, die die OSCE bestanden, war bei den Studierenden, die gerne an der jeweiligen Station übten, signifikant höher (90.9%) als bei denen, die dies nicht taten (77.8%). This translation was provided by the authors. To view the original article visit: https://doi.org/10.3138/jvme-2021-0060
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".