Эффективность модели обучения на основе проблемно-ориентированного обучения в вводных курсах медицинской подготовки китайских студентов бакалавриата: систематический обзор и метаанализ

The Effectiveness of the Problem-Based Learning Teaching Model for Use in Introductory Chinese Undergraduate Medical Courses: A Systematic Review and Meta-Analysis
Yanqi Zhang, Liang Zhou, Xiaoyu Liu, Ling Liu, Yazhou Wu, Zengwei Zhao, Dali Yi, Dong Kee Yi, Dong Yi
2015-03-30

результаты экзаменов по курсулекционное обучениепроблемно-ориентированное обучениесистематический обзор и метаанализмедицинское образование бакалавров
ВВЕДЕНИЕ: Хотя проблемно-ориентированное обучение (PBL) возникло в 1969 году и вскоре получило широкое международное распространение, его быстрое развитие в Китае началось лишь в последние 10 лет. Целью исследования было сравнить влияние проблемно-ориентированного обучения (PBL) и обучения на основе лекций (LBL) на результаты экзаменов по курсам у китайских студентов бакалавриата, изучающих вводные медицинские дисциплины. МЕТОДЫ: В базах PubMed, Excerpta Medica Database (EMBASE), Chinese National Knowledge Infrastructure (CNKI) и VIP China Science and Technology Journal Database (VIP-CSTJ) были выявлены рандомизированные и нерандомизированные контролируемые исследования применения PBL в китайском медицинском образовании на уровне бакалавриата, опубликованные с 1 января 1966 года по 31 августа 2014 года. Собирались данные о доле сдавших экзамен, доле получивших отличные оценки и экзаменационных баллах по курсу. Методологическое качество оценивали по модифицированной шкале Jadad. Для оценки статистической неоднородности использовали статистику I² и критерий хи-квадрат на неоднородность. В метаанализе рассчитывали объединённые отношения рисков (RR) или стандартизированные разности средних (SMD) с 95% доверительными интервалами (CI). Также проводили метарегрессионный анализ и подгрупповые метаанализы с учётом сравнительных моделей и других смешивающих факторов. Для оценки степени систематической ошибки публикации использовали воронкообразные графики и тесты Эггера. РЕЗУЛЬТАТЫ: В метаанализ были включены 31 исследование и 4 699 участников. Четырнадцать исследований имели высокое качество — от 4 до 6 баллов по модифицированной шкале Jadad, а 17 исследований имели низкое качество — от 1 до 3 баллов. По сравнению с моделью LBL модель PBL обеспечивала более высокую долю сдавших экзамен по курсу [RR = 1,09; 95% CI (1,03; 1,17)], более высокую долю отличных оценок [RR = 1,66; 95% CI (1,33; 2,06)] и более высокие экзаменационные баллы [SMD = 0,82; 95% CI (0,63; 1,01)]. Метарегрессионный анализ показал, что тип курса был значимым смешивающим фактором, обусловливающим неоднородность метаанализа экзаменационных баллов (t = 0,410; P < 0,001). SMD экзаменационных баллов в подгруппе «лабораторные курсы» [SMD = 2,01; 95% CI (1,50; 2,52)] был выше, чем в подгруппе «теоретические курсы»...
1
Систематический обзор и метаанализ включили 31 контролируемое исследование с участием 4699 студентов китайского бакалавриата по медицинским специальностям.
2
По сравнению с лекционным обучением проблемно-ориентированное обучение повысило долю сдавших экзамен (RR 1,09; 95% ДИ 1,03–1,17).
3
Тип курса значительно влиял на неоднородность эффектов по экзаменационным баллам; доказательная база включала исследования как высокого, так и низкого качества.
4
Проблемно-ориентированное обучение улучшило итоговые баллы экзаменов в целом (SMD 0,82; 95% ДИ 0,63–1,01), причем эффект был сильнее на лабораторных курсах (SMD 2,01; 95% ДИ 1,50–2,52).
5
Проблемно-ориентированное обучение значительно повысило долю студентов с отличными результатами экзамена (RR 1,66; 95% ДИ 1,33–2,06).

Модели проблемно-ориентированного обучения (PBL) и лекционного обучения (LBL) во вводных медицинских курсах для китайских студентов бакалавриата

Сравнительное влияние этих моделей на долю сдавших экзамен, долю отличных результатов и оценки за экзамены

Publication Details
Publication Date
2015-03-30
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Yanqi Zhang
Liang Zhou
Xiaoyu Liu
Ling Liu
Yazhou Wu
Zengwei Zhao
Dali Yi
Dong Kee Yi
Dong Yi
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%