在萨尔兰大学的混合学习通用实践课程中学习分析的第一步 - - 定量方法

科学领域:

• 医学教育 医学教育
• 数字学习数字学习
• 混合学习课程课程.

背景情况:

• 数字学习正在改变医学教育,但学生的在线学习行为及其对考试成绩的影响仍未得到充分研究.
• 了解这些行为对于优化医学课程中的混合学习环境至关重要.

研究的目的:

• 分析和描述学生的数字学习行为在德国萨尔兰大学的通用实践的混合学习课程.
• 调查数字学习行为与随后的考试成绩之间的关系.

主要方法:

• 使用AMBOSS®对萨尔兰大学195名医学学生匿名用户数据的定量分析.
• 在线学习活动数据与多选择题课程和最终考试成绩的相关性.
• 与来自德国其他35所大学的10534名学生的参考队列进行了比较.

主要成果:

• 与参考队列相比,混合学习课程的学生对集成数字内容的使用量显著增加 (p<0.001).
• 阅读数字学习卡与数字形成性评估绩效有中等相关性 (ρ=0.331,p=0.005和 ρ=0.217,p=0.034).
• 形成性评估得分与考试成绩有很强的相关性 (夏季: ρ=0.505,p<0.001;冬季: ρ=0.381,p<0.001).

结论:

• 将数字学习活动有目的地整合到课程中,会显著影响学生的参与度.
• 数字学习,包括形成性评估,可以作为有效的,有建设性的考试准备.
• 这些发现为设计混合学习课程和组合系统的医学教育工作者提供了宝贵的见解,可能节省资源.