文献

J-GLOBAL ID：202202267107181736   整理番号：22A0329788

厳密なカリキュラム革新:解剖学的臨床相関モジュールの開発,統合,評価【JST・京大機械翻訳】

Rigorous Curricular Innovation: Development, Integration, and Evaluation of Anatomic Clinical Correlations Module

著者 (3件)： Nedimyer Julia D. (University of Central Florida College of Medicine, Department of Medical Education, Orlando, Florida) ,  Hirumi Atsusi (University of Central Florida College of Medicine, Department of Medical Education, Orlando, Florida) ,  Cendan Juan C. (University of Central Florida College of Medicine, Department of Medical Education, Orlando, Florida)
資料名： Journal of Surgical Education  (Journal of Surgical Education)
巻： 79  号： 1  ページ： 190-197  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3293A  ISSN： 1931-7204  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の命令設計技術と,コース改善のための理論的に構造化された学生フィードバックを利用する解剖臨床相関モジュールを開発する。予備実験,単一群試験後試験。11のモジュールセッションを5E命令戦略(エンゲージ,探索,説明,精巧,評価)を用いて構造化する。学習インパクトは,KellerのARCSフレームワーク(注意,関連性,信頼,満足感)を用いて測定され,そして,ナラティブな学生フィードバックは,症例変更を知らせるために集められた。コースは,統合フィードバックによって次の年を繰り返し,年間比較を描いた。中央フロリダ大学医学大学における単一施設研究。医学生は,現在,最初の解剖学コースに登録された。AY18-19(n=78)とAY19-20(n=118)の年年比較は,高い総複合調査応答率(n=196/238,82.4%)で,注意(4.69~4.76,p=0.01)と関連性(4.54~4.75,p≦0.001)の統計的に有意な改善をもたらした。内部整合性は注意が良好で,以下の尺度で強かった:総スケール,関連性,信頼,満足感。ナラティブフィードバックは,応用解剖学,臨床状況および意思決定,セッションのフォーマットの重要性を参照した。証拠に基づく指示戦略を用いて一連の解剖学的臨床相関を構造化し,その影響を評価し,解剖学を学習する動機を最適化するためにコースを改善した。構造化学生フィードバックの系統的使用は,症例困難が近位発達の領域内にあることを確実にするのに重要である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教育 ,  最適化 ,  意思決定 ,  学習 ,  大学 ,  評価 ,  モジュール ,  改良 ,  *カリキュラム ,  *臨床医学 ,  *解剖学 ,  フロリダ州 ,  *解剖
準シソーラス用語： 語り ,  予備実験 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： MedEd ,  解剖学 ,  教育 ,  カリキュラム

分類 (1件)： 医学教育  (GA01040F)

タイトルに関連する用語 (8件)： カリキュラム ,  解剖学 ,  臨床 ,  相関 ,  モジュール ,  開発 ,  統合 ,  評価