В настоящее время Интернет-ресурсы широко используются в медицинском образовании, становясь одним из ключевых инструментов дистанционного обучения. Мы разработали веб-приложение по врожденным порокам и аномалиям развития для студентов-медиков в качестве дополнительного средства для самообучения. Веб-приложение содержит 2 компонента: мультимедийные описания врожденных пороков развития, включающие изображения, анимацию, видеосюжеты и интерактивные графические тесты, а также и модуль контроля знаний. Важными моментами являются улучшение качества веб-ресурсов и оценка эффективности их использования удаленными пользователями. Мы стремились оценить эффективность веб-приложения на основе анализа динамики показателей уровня знаний пользователей, чтобы использовать полученную информацию для улучшения контента. В анонимном тестировании приняли участие 260 пользователей – врачи, студенты-медики и преподаватели. С использованием лонгитюдного метода исследования мы проанализировали динамику усредненного по группе показателя – процента правильных ответов после повторных попыток тестирования. Результаты показали различия в начальном уровне знаний пользователей, при этом результаты тестов студентов-медиков в динамике были улучшены в большей степени по сравнению с результатами врачей. Начальное значение процента правильных ответов на контрольные вопросы и динамика роста этого показателя после неоднократных попыток являются важными индикаторами для оценки полезности конкретного вопроса. Для разработчиков эта информация, основанная на объективных показателях, оказалась ценной для улучшения образовательного ресурса.
Литература
1. Кобринский Б. А. Компьютеризированные и дистанционные обучающие системы (на примере медицинской диагностики). // Открытое образование. – 2018. – Т. 22. – № 2. – С. 45–53.
2. Khasawneh R., Simonsen K., Higgins J., Beck G. (2016) The effectiveness of e-learning in pediatric medical student education, Medical Education Online, 21:1, 29516, DOI: 10.3402/meo.v21.29516.
3. Ruiz, Jorge G.; Mintzer, Michael J.; Leipzig, Rosanne M. The impact of e-learning in medical education. Academic Medicine. 81(3):207–212, March 2006.
4. Ito J., Tabei Y., Shimizu K. at al. PoSSuM: a database of similar protein-ligand binding and putative pockets. Nucleic Acids Research. 2012; 40(D1): D541-D548.
5. Guest S.S., Evans C.D., Winter R.M. The online London dysmorphology database. Genetics in Medicine Volume. 1999: 1(5): 207–212.
6. Ayme S., Caraboeuf M., Gouvernet J. GENDIAG – a computer-assisted syndrome identification system. Clinical Genetics. 1985: 28(5): 410–411.
7. Centers for Disease Control and Prevention. Specific Birth Defects. CDC. https://www.cdc.gov/ncbddd/ birthdefects/types.html. Accessed August, 14. 2020.
8. Путинцев А. Н., Алексеев Т. В., Акименков А. М., Демикова Н. С., Лапина А. С. Интернет-приложение «Врожденные пороки развития» для повышения уровня знаний врачей и обучения студентов. // Российский вестник перинатологии и педиатрии. – 2017. – Т. 62. – № 3. – С. 130–136.
9. Boulmetis J., Dutwin P. The ABCs of Evaluation: Timeless Techniques for Program and Project Managers. 3rd ed., US. John Wiley & Sons, 2014.
10. Lyke J., Frank M. Comparison of student learning outcomes in online and traditional classroom environment psychology course. J Instruct Psychol. 2013: 39: 245–250.
11. Lahti M, Hätönen H., Välimäki M. Impact of e-learning on nurses’ and student nurses knowledge, skills, and satisfaction: a systematic review and meta-analysis. Int J Nurs Stud. 2014; 51(1): 136–49.
12. Воронина М. Ф., Карпова Е. А. Модели оценки эффективности обучения в контексте компетентностного подхода. // Социология и право. – 2016. – № 1(31). – С. 27–37.
13. Praslova L. Adaptation Kirkpatrick’s four level model of training criteria to assessment of learning outcomes and program evaluation in Higher Education.Educational assessment evaluation and accountability. 2010: 22(3): 215–225.
2. Khasawneh R., Simonsen K., Higgins J., Beck G. (2016) The effectiveness of e-learning in pediatric medical student education, Medical Education Online, 21:1, 29516, DOI: 10.3402/meo.v21.29516.
3. Ruiz, Jorge G.; Mintzer, Michael J.; Leipzig, Rosanne M. The impact of e-learning in medical education. Academic Medicine. 81(3):207–212, March 2006.
4. Ito J., Tabei Y., Shimizu K. at al. PoSSuM: a database of similar protein-ligand binding and putative pockets. Nucleic Acids Research. 2012; 40(D1): D541-D548.
5. Guest S.S., Evans C.D., Winter R.M. The online London dysmorphology database. Genetics in Medicine Volume. 1999: 1(5): 207–212.
6. Ayme S., Caraboeuf M., Gouvernet J. GENDIAG – a computer-assisted syndrome identification system. Clinical Genetics. 1985: 28(5): 410–411.
7. Centers for Disease Control and Prevention. Specific Birth Defects. CDC. https://www.cdc.gov/ncbddd/ birthdefects/types.html. Accessed August, 14. 2020.
8. Путинцев А. Н., Алексеев Т. В., Акименков А. М., Демикова Н. С., Лапина А. С. Интернет-приложение «Врожденные пороки развития» для повышения уровня знаний врачей и обучения студентов. // Российский вестник перинатологии и педиатрии. – 2017. – Т. 62. – № 3. – С. 130–136.
9. Boulmetis J., Dutwin P. The ABCs of Evaluation: Timeless Techniques for Program and Project Managers. 3rd ed., US. John Wiley & Sons, 2014.
10. Lyke J., Frank M. Comparison of student learning outcomes in online and traditional classroom environment psychology course. J Instruct Psychol. 2013: 39: 245–250.
11. Lahti M, Hätönen H., Välimäki M. Impact of e-learning on nurses’ and student nurses knowledge, skills, and satisfaction: a systematic review and meta-analysis. Int J Nurs Stud. 2014; 51(1): 136–49.
12. Воронина М. Ф., Карпова Е. А. Модели оценки эффективности обучения в контексте компетентностного подхода. // Социология и право. – 2016. – № 1(31). – С. 27–37.
13. Praslova L. Adaptation Kirkpatrick’s four level model of training criteria to assessment of learning outcomes and program evaluation in Higher Education.Educational assessment evaluation and accountability. 2010: 22(3): 215–225.
Для цитирования
Документы
Ключевые слова