相关实验视频
Updated: Aug 11, 2026
06:48
Emergency Undocking in Robotic Surgery: A Simulation Curriculum
Published on: May 20, 2018
9.3K
评估TESLA-G,一个游戏化,电报交付,测验平台,用于医学学生的外科教育:试点随机对照试验的协议
Matthew Song Peng Ng1, Ahmad Ishqi Jabir2, Tony De Rong Ng1
1Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore, Singapore.
BMJ open
|June 28, 2023
概括
这项研究介绍了TESLA-G,这是一个用于外科教育的游戏化在线测试平台,旨在提高学生的动力和学习. 试点试验评估了其在改善手术知识保留方面的可行性和有效性.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 进行外科手术培训.
- 教育技术的教育技术
背景情况:
- 在线多选题 (MCQ) 测试对医学教育有价值,但往往受到学生动机下降的影响.
- 游戏化元素可以增强在教育平台上的参与和学习.
研究的目的:
- 开发和评估TESLA-G (手术学习和应用游戏化的电报教育),一个游戏化的手术教育在线平台.
- 评估TESLA-G的可行性,可接受性和有效性,以提高医学学生的外科知识和保留率.
主要方法:
- 一个为期2周的试点随机对照试验,涉及50名在新加坡的本科医学学生.
- 参与者被随机分配到一个干预组 (TESLA-G) 和一个主动对照组 (非游戏化测验).
- 评估包括可行性 (招生,保留,完成),可接受性 (满意度调查),知识改进 (前/后测试) 和知识保留 (后续测试).
主要成果:
- 该研究将量化评估参与者入学,留住,测试完成率和学习者满意度.
- 手术知识的提高将通过比较手术前和后的测试得分来衡量.
- 知识保留将通过后续测试进行评估,该测试将在干预后两周进行.
结论:
- TESLA-G旨在通过将游戏化整合到MCQ测试中来提高外科教育,以应对激励挑战.
- 试点研究将提供关于手术培训中游戏化学习可行性和有效性的见解.
- 结果将告知游戏化平台的潜力,以提高医学学生的参与度和在外科手术中的知识获取.
