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Updated: Sep 10, 2025

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Published on: May 20, 2018
Diseño e implementación de un plan de estudios preparatorio de la OSCE en obstetricia basado en el microaprendizaje:
N Michlmayr1, J Mitofsky2, N Haverkamp3
1Faculty of Medicine Bonn, Rhenish-Friedrich-Wilhelms-University Bonn, Venusberg Campus 1, 53127, Bonn, Germany.
Una nueva aplicación de microaprendizaje (MiLeMed) ofrece una solución factible para la preparación de los exámenes clínicos estructurados objetivos (OSCE) de obstetricia, mejorando la comprensión y la preparación del estudiante para el examen a pesar de las limitaciones.
Área de la Ciencia:
- Educación médica
- Aprendizaje digital
- Formación en Obstetricia
Sus antecedentes:
- La carga de trabajo clínico desafía la enseñanza tradicional en obstetricia.
- Esto lleva a una preparación inconsistente para los exámenes clínicos estructurados objetivos (OSCE).
- Se desarrolló un enfoque de microaprendizaje utilizando la aplicación MiLeMed para abordar esta brecha.
Objetivo del estudio:
- Desarrollar e implementar un plan de estudios basado en el microaprendizaje para la preparación de la OSCE en obstetricia.
- Evaluar la viabilidad y la recepción de la aplicación MiLeMed entre los estudiantes de medicina.
Principales métodos:
- El modelo de seis pasos de Kern guió el desarrollo del plan de estudios.
- Un proceso de Delphi que involucró a educadores y estudiantes definió metas y objetivos.
- Un plan de estudio de 20 días dentro de la aplicación MiLeMed fue probado con 13 estudiantes y evaluado a través de un cuestionario.
Principales resultados:
- El proceso Delphi confirmó el valor del microaprendizaje con cuestionarios y visuales.
- Los participantes encontraron que la aplicación era útil para la comprensión y la preparación para los exámenes.
- La usabilidad y el diseño inclusivo se destacaron en los comentarios de los participantes.
Conclusiones:
- La aplicación de microaprendizaje (MiLeMed) se muestra prometedora como una herramienta factible y bien recibida para la preparación de la OSCE.
- Las limitaciones incluyen un tamaño de muestra pequeño, sesgo de auto-selección y disparidades tecnológicas.
- Se necesita más investigación, incluido un ensayo controlado aleatorio, para confirmar la eficacia y la generalización.
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