学部医学教育における E ラーニングにおける認知スタイルとモバイル テクノロジー
2021年1月27日 更新者：Chang Gung Memorial Hospital
学部医学教育における E ラーニングにおける認知スタイルとモバイル テクノロジー - 耳鼻咽喉科頭頸部手術のランダム化比較試験
台湾における 6 年間の学部医学教育 (UME) の新しい設計には、主に、(1) 身体器官系の統合カリキュラム、(2) 臨床教育と評価の複数の方法、および (3) UME のジェネラリズムが含まれます。
教室や病院での教育時間の減少に伴い、眼科や耳鼻咽喉科頭頸部外科（ORL-HNS）などの一次医療の必須ではあるがマイナーな要素がUMEでは不釣り合いに過小評価されている。
新しい医学教育は、自己ディレクトリ学習を可能にし、教室外での学習時間を増やすことに重点を置いています。
したがって、教育テクノロジーの革新が ORL-HNS の学習成果を向上させることができるという仮説を立てています。
この研究は、e ラーニングにおけるモバイル技術 (M-TEL) が ORL-HNS の指導に効果的なツールであるかどうかを判断し、M-TEL の学習成果に対するさまざまな認知スタイルの影響を医学教育のさまざまなモジュールと比較することを目的としています。 。
これはランダム化比較試験です。
ORL-HNS での事前トレーニングを受けていない 60 人の UME 学生を募集し、分野依存性や分野独立性などの認知スタイルを判定するグループ埋め込み図形テストを受けさせます。
盲検ランダム化の後、学生は、テキストと図のパワーポイントショーの標準的な e ラーニングまたは対話型マルチメディア モジュールのいずれかを使用して、緊急の ORL-HNS 障害に関する 2 つのモジュールについて指導されます。
被験者はテキストベースの評価を使用して、緊急の ORL-HNS 障害について評価され、指導の前後にマルチメディア評価が行われます。
7 日後、グローバル満足度スコアと AttrakDiff2 アンケートを使用して評価されます。
この研究により、M-TELがORL-HNSの指導の効率を高めることができることが確認され、このプラットフォームを使用して、医学教育のさまざまなモジュールによるM-TELの学習成果の分野依存と分野独立の間の違いを理解できることが期待されます。
調査の概要
詳細な説明
バックグラウンド：
6 年間の学部医学教育 (UME) の新しいデザインには、主に、(1) 身体器官系の統合カリキュラム、(2) 臨床教育と評価の複数の方法、および (3) UME におけるジェネラリズムが含まれます。 UME は卒業生が未分化の一般医師になれるようにすることを目的としています。 教室や病院での教育時間の減少に伴い、眼科や耳鼻咽喉科頭頸部外科（ORL-HNS）などの一次医療の必須ではあるがマイナーな要素がUMEでは不釣り合いに過小評価されている。 カナダでは、家庭医学研修医の間で、ORL-HNS 問題の管理に対する重大な下流効果が認められています。 教室や病院での余分な時間を増やさずに学習不足を改善し、臨床能力を向上させるために、新しい医学教育では、自主学習を可能にし、教室外での学習時間を増やすことが重視されています。 したがって、教育テクノロジーの革新が ORL-HNS の学習成果を向上させることができるという仮説を立てています。
目的: この研究は、e ラーニングにおけるモバイル技術 (M-TEL) が ORL-HNS の指導に効果的なツールであるかどうかを判断し、M-TEL の学習成果に対するさまざまな認知スタイルの影響をさまざまなモジュールと比較することを目的としています。医学教育。
材料と方法：
これはランダム化比較試験です。 まず、モバイルデバイスで実行できるアプリケーション（APP）機能に変換された、上位 10 件の緊急 ORL-HNS 疾患の e ラーニング プラットフォームをセットアップしました。 次に、ORL-HNS での事前トレーニングを受けていない 60 人の UME 学生を募集し、フィールド依存性またはフィールド独立性などの認知スタイルを決定するグループ埋め込み図形テストを受けさせます。 盲検ランダム化の後、学生は、テキストと図のパワーポイントショーの標準的な e ラーニングまたは対話型マルチメディア モジュールのいずれかを使用して、緊急の ORL-HNS 障害に関する 2 つのモジュールについて指導されます。 被験者は、テキストベースの評価を使用して、緊急の ORL-HNS 障害について評価され、指導の前後にマルチメディア評価が行われます。
予想される結果:
この研究により、(1) 教室時間の不足を補う革新的なモバイル e ラーニングを提供できる ORL-HNS の M-TEL を確立でき、(2) M-TEL が ORL-HNS の指導効率を向上できることが確認できます。 HNS は、(3) このプラットフォームを使用して、医学教育のさまざまなモジュールを使用した M-TEL の学習成果の分野依存と分野独立の間の違いを理解します。
研究の種類
介入
入学 (実際)
60
段階
- 適用できない
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
20年歳以上 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
はい
受講資格のある性別
全て
説明
包含基準:
- 年齢 > 20歳;
- UMEの学生（3年間または4年間の医学部訓練と定義されます）。
除外基準:
- 以前の ORL-HNS トレーニング。
- 参加を辞退します。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：他の
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：インタラクティブマルチメディアモジュール
この実験グループに割り当てられた被験者は、統合されたテキスト、画像、および小規模なゲーム テスト (介入) で構成されるインタラクティブ マルチメディア (IM) モジュールを使用した e ラーニングのモバイル技術 (M-TEL) の介入を 100 分間受けます。
このモジュールは、インタラクション (生徒ベースの選択とポップアップ フィードバック) を伴う学習の非線形性です。
このコンテキストは、PPS モジュールと同じレベルに調整されています。
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UME の学生は、IM モジュールまたは PPS モジュールを含む M-TEL を使用して、上位 10 個の緊急 ORL-HNS 疾患を学習します。
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アクティブコンパレータ：パワーポイントショーモジュール
この実験グループに割り当てられた被験者は、テキスト、画像、音声が統合されたパワー ポイント ショー (PPS) モジュールを使用した e ラーニングのモバイル技術 (M-TEL) の介入 (介入) を 100 分間受けます。
このモジュールは対話のない直線的な学習です。
このコンテキストは、IM モジュールと同じレベルに調整されています。
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UME の学生は、IM モジュールまたは PPS モジュールを含む M-TEL を使用して、上位 10 個の緊急 ORL-HNS 疾患を学習します。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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多肢選択問題 (MCQ) スコアの変化率
時間枠：M-TEL介入前と直後
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被験者は、M-TEL の前後に重複して 15 分間の MCQ テストを受けます。 被験者は、IM モジュールまたは PPS モジュールによる M-TEL 介入の 15 分前と、M-TEL の直後に重複して 15 分間の MCQ テストを受けます。介入。
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M-TEL介入前と直後
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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マルチメディア状況テスト (MST) スコアの変化率
時間枠：M-TEL介入前と直後
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被験者は、IM モジュールまたは PPS モジュールによる M-TEL 介入の 15 分前と、M-TEL 介入の直後に、15 分間の MST 検査を重複して受けます。
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M-TEL介入前と直後
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グローバル満足度スコア
時間枠：M-TEL介入から7日後
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全体的な満足度スコアは、M-TEL 後 7 日後に 0 (非常に不満) から 10 (非常に満足) までの視覚的なアナログ スケールを使用して測定されます。
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M-TEL介入から7日後
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AttrakDiff2 アンケート: 実用的な品質スコア
時間枠：M-TEL介入から7日後
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技術革新の受け入れをより繊細に評価するために、AttrakDiff2 を使用して「ユーザー エクスペリエンス」を評価します。
AttrakDiff2 は、ハッセンザールの研究グループによって、魅力的で、識別可能で、刺激的で、実用的な性質を定量化できるツールとして開発されました。
このツールは、極が反対の形容詞である 28 の 7 ステップの項目で構成されています (例:
「紛らわしい - 明確」、「珍しい - 普通」、「良い - 悪い」）。
形容詞項目の各セットは、強度のスケールに基づいて順序付けされます。
アイテム グループの各平均値により、実用的な品質 (PQ)、快楽的な刺激 (HQ-S)、快楽的な識別 (HQ-I)、および魅力 (ATT) のスケール値が作成されます (範囲: -3 ～ 3)。
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M-TEL介入から7日後
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AttrakDiff2 アンケート: 快楽的刺激
時間枠：M-TEL介入から7日後
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技術革新の受け入れをより繊細に評価するために、AttrakDiff2 を使用して「ユーザー エクスペリエンス」を評価します。
AttrakDiff2 は、ハッセンザールの研究グループによって、魅力的で、識別可能で、刺激的で、実用的な性質を定量化できるツールとして開発されました。
このツールは、極が反対の形容詞である 28 の 7 ステップの項目で構成されています (例:
「紛らわしい - 明確」、「珍しい - 普通」、「良い - 悪い」）。
形容詞項目の各セットは、強度のスケールに基づいて順序付けされます。
アイテム グループの各平均値により、実用的な品質 (PQ)、快楽的な刺激 (HQ-S)、快楽的な識別 (HQ-I)、および魅力 (ATT) のスケール値が作成されます (範囲: -3 ～ 3)。
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M-TEL介入から7日後
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AttrakDiff2 アンケート: 快楽の識別
時間枠：M-TEL介入から7日後
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技術革新の受け入れをより繊細に評価するために、AttrakDiff2 を使用して「ユーザー エクスペリエンス」を評価します。
AttrakDiff2 は、ハッセンザールの研究グループによって、魅力的で、識別可能で、刺激的で、実用的な性質を定量化できるツールとして開発されました。
このツールは、極が反対の形容詞である 28 の 7 ステップの項目で構成されています (例:
「紛らわしい - 明確」、「珍しい - 普通」、「良い - 悪い」）。
形容詞項目の各セットは、強度のスケールに基づいて順序付けされます。
アイテム グループの各平均値により、実用的な品質 (PQ)、快楽的な刺激 (HQ-S)、快楽的な識別 (HQ-I)、および魅力 (ATT) のスケール値が作成されます (範囲: -3 ～ 3)。
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M-TEL介入から7日後
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AttrakDiff2 アンケート: 魅力度
時間枠：M-TEL介入から7日後
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技術革新の受け入れをより繊細に評価するために、AttrakDiff2 を使用して「ユーザー エクスペリエンス」を評価します。
AttrakDiff2 は、ハッセンザールの研究グループによって、魅力的で、識別可能で、刺激的で、実用的な性質を定量化できるツールとして開発されました。
このツールは、極が反対の形容詞である 28 の 7 ステップの項目で構成されています (例:
「紛らわしい - 明確」、「珍しい - 普通」、「良い - 悪い」）。
形容詞項目の各セットは、強度のスケールに基づいて順序付けされます。
アイテム グループの各平均値により、実用的な品質 (PQ)、快楽的な刺激 (HQ-S)、快楽的な識別 (HQ-I)、および魅力 (ATT) のスケール値が作成されます (範囲: -3 ～ 3)。
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M-TEL介入から7日後
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- 主任研究者：Li-Ang Lee, M.D.、Chang Gung Memorial Hospital
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Glicksman JT, Brandt MG, Parr J, Fung K. Needs assessment of undergraduate education in otolaryngology among family medicine residents. J Otolaryngol Head Neck Surg. 2008 Oct;37(5):668-75.
- Wolff M, Wagner MJ, Poznanski S, Schiller J, Santen S. Not another boring lecture: engaging learners with active learning techniques. J Emerg Med. 2015 Jan;48(1):85-93. doi: 10.1016/j.jemermed.2014.09.010. Epub 2014 Oct 13.
- Yavner SD, Pusic MV, Kalet AL, Song HS, Hopkins MA, Nick MW, Ellaway RH. Twelve tips for improving the effectiveness of web-based multimedia instruction for clinical learners. Med Teach. 2015 Mar;37(3):239-44. doi: 10.3109/0142159X.2014.933202. Epub 2014 Aug 11.
- Alegria DA, Boscardin C, Poncelet A, Mayfield C, Wamsley M. Using tablets to support self-regulated learning in a longitudinal integrated clerkship. Med Educ Online. 2014 Mar 12;19:23638. doi: 10.3402/meo.v19.23638. eCollection 2014.
- Chapman DM, Calhoun JG. Validation of learning style measures: implications for medical education practice. Med Educ. 2006 Jun;40(6):576-83. doi: 10.1111/j.1365-2929.2006.02476.x.
- Lee LA, Wang SL, Chao YP, Tsai MS, Hsin LJ, Kang CJ, Fu CH, Chao WC, Huang CG, Li HY, Chuang CK. Mobile Technology in E-Learning for Undergraduate Medical Education on Emergent Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery Disorders: Pilot Randomized Controlled Trial. JMIR Med Educ. 2018 Mar 8;4(1):e8. doi: 10.2196/mededu.9237.
- Lee LA, Chao YP, Huang CG, Fang JT, Wang SL, Chuang CK, Kang CJ, Hsin LJ, Lin WN, Fang TJ, Li HY. Cognitive Style and Mobile E-Learning in Emergent Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery Disorders for Millennial Undergraduate Medical Students: Randomized Controlled Trial. J Med Internet Res. 2018 Feb 13;20(2):e56. doi: 10.2196/jmir.8987.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始
2016年11月23日
一次修了 (実際)
2017年7月5日
研究の完了 (実際)
2017年12月31日
試験登録日
最初に提出
2016年11月17日
QC基準を満たした最初の提出物
2016年11月20日
最初の投稿 (見積もり)
2016年11月23日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年2月16日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2021年1月27日
最終確認日
2016年11月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- 105-5290C
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
いいえ
IPD プランの説明
UME 学生の個人参加者データは、他の研究者が利用するには適していない可能性があります。
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。