With the rapid development of technology and societal change, a shift from traditional classroom instruction to more diverse educational methods in medical education is necessary. As an effective approach to providing flexibility and accessibility while maintaining the benefits of face-to-face interactions, blended learning, which integrates online and offline learning, has gained attention. This study examines the current status and best practices of the aforementioned blended learning, analyzes its application in domestic and international contexts, and derives effective instructional design strategies. A comprehensive review of previous research and empirical cases reveals a conceptual framework and core principles for designing such blended learning. Key considerations include strategic integration of online and offline activities, facilitation of self-directed learning and interaction, effective use of technology, and continuous quality improvement. Furthermore, we suggest contextually relevant strategies, such as designing curricula focused on clinical reasoning, providing iterative practice opportunities, enhancing reflection, and fostering future competencies. The case analysis establishes that blended learning is implemented in various forms across different medical schools and curricula. Common features include the linkage of online and offline learning, incorporation of learner-centered methods, and emphasis on practical competencies. However, the limited number of cases suggests that generalizations may be premature. Successful implementation requires multifaceted efforts, including gradual introduction, faculty support, flexible curricula, safety measures, and institutional support. Accumulating empirical research and evidence of their effectiveness can facilitate their wider dissemination. This study provides implications and future directions for innovative medical education using hybrid learning.
Deep learning has been applied to various medical data. In particular, current deep learning models exhibit remarkable performance at specific tasks, sometimes offering higher accuracy than that of experts for discriminating specific diseases from medical images. The current status of deep learning applications to molecular imaging can be divided into a few subtypes in terms of their purposes: differential diagnostic classification, enhancement of image acquisition, and image-based quantification. As functional and pathophysiologic information is key to molecular imaging, this review will emphasize the need for accurate biomarker acquisition by deep learning in molecular imaging. Furthermore, this review addresses practical issues that include clinical validation, data distribution, labeling issues, and harmonization to achieve clinically feasible deep learning models. Eventually, deep learning will enhance the role of theranostics, which aims at precision targeting of pathophysiology by maximizing molecular imaging functional information.
When participating in problem-based learning (PBL), it is important for medical students to generate claims and provide justifications for their claims in small group discussions. This study aimed to investigate the effect of argumentation instruction on medical student learning experiences with PBL. A total of one hundred first-year preclinical students from Inje University College of Medicine, who had attended argumentation instruction, participated in this study. All of the participants completed a 5-point Likert scale questionnaire regarding their learning experiences with PBL, before and after the argumentation instruction. The questionnaire comprised 22 items with eight subcategories: argumentation activity, reflection, integration of basic and clinical science, identification of lack of knowledge, logical thinking, self-directed study, communication, and attitude toward discussion. The collected data were analyzed through a paired-sample t-test. The results of this study found that the argumentation instruction promoted the preclinical students' experiences with argumentation activities, reflection, an integration of basic and clinical science, the identification of their lack of knowledge, logical thinking, and self-directed study, and it increased positive attitudes toward group discussion. The findings suggest argumentation instruction can enhance medical student group discussions and help students achieve the objectives of PBL, including acquisition of basic and clinical science knowledge and development of clinical reasoning and self-directed learning abilities, which can highlight the meaningful learning experiences students have with PBL.
Baek, Sun Yong;Yun, So Jung;Kam, Beesung;Lee, Sang Yeoup;Woo, Jae Seok;Im, Sun Ju
Korean Medical Education Review
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v.17
no.1
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pp.5-9
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2015
A teaching hospital is a place where both patient care and learning occur together. To identify the role of the teaching hospital in an effective clerkship, we first determined the features of workplace learning and the factors that affect learning in the workplace, and then we proposed a role for the teaching hospital in the clinical clerkship. Features of learning in a clerkship include learning in context, and learning from patients, supervising doctors, others in the team, and colleagues. During the clerkship, medical students learn in three-way learner-patient-teacher relationships, and students' participation in the tasks of patient care is crucial for learning. Factors that influence learning in the workplace are associated with tasks, context, and learner. Tying the three factors together, we proposed a role for the teaching hospital in the three categories: involvement in the tasks of patient care, engagement in the medical team, and engagement in the learning environment and system. Supervising doctors and team members in a teaching hospital support students' deep participation in patient care, while improving the learning environment through organizational guidelines and systems. Gathering both qualitative and quantitative data for the evaluation of a teaching hospital is important.
The purpose of this study was to analyze the relationship among medical students' learning motivation, characteristics of multiple intelligence, and academic achievement. The participants were 144 medical students. The data were collected by administering learning motivation tests (self-confidence, self-efficacy, level of task, emotion of learning, learning behavior, failure tolerance, task difficulty, and academic self-efficacy), a multiple intelligence test (linguistic intelligence, logical-mathematical intelligence, musical intelligence, bodily-kinesthetic intelligence, spatial intelligence, interpersonal intelligence, intrapersonal intelligence, and naturalistic intelligence), and two semesters of grades. There is a correlation between multiple intelligences and learning motivation. Among academic self-efficacy of academic motivation, the self-control efficacy (0.28) and behavior (0.18) subscales are significantly positively correlated with academic achievement. However, the emotion subscale (-0.18) was significantly negatively correlated. Learning motivation was correlated with two of the eight multiple intelligence profiles: the intrapersonal intelligence (0.18) and bodily-kinesthetic intelligence (-0.19). The structural equation modeling analysis showed that the behavior and self-control efficacy subscales of intrapersonal intelligence had an impact on academic achievement. An analysis according to the academic achievement group showed significant differences in self-control efficacy and emotion subscales with intrapersonal intelligence. A positive relationship can be observed between learning motivation and some characteristics of multiple intelligence of medical school students. In light of the findings, it is worth examining whether we can control medical students' learning motivation through educational programs targeting self-control efficacy and intrapersonal intelligence.
This study introduces cognitive constructivism in reference to its emergence in the development of medical education. The main concepts of cognitive constructivism as they relate to knowledge construction and the learner's process were described, and cognitive constructivism as a learning theory was examined in its capacity to help interpret the phenomenon of medical education. Piaget's theory of cognitive constructivism and Ausubel's meaningful learning theory were applied in an attempt to explore the role of students and educators, curriculum, and teaching and learning in medical education from a cognitive constructivist perspective. When faced with new information, learners compare it with the existing schema to understand, and in order to resolve conflicts caused by inconsistencies in the information, learners incorporate assimilation and accommodation to help maintain equilibration. Therefore, instructors must meaningfully connect new content to the learner's existing schema and make endless efforts to satisfy learners' intellectual curiosity. The basic premises of medical education content is a suitable subject of meaningful learning. A learner who already possesses well-structured knowledge is likely to experience meaningful learning and a richer intellectual experience. Therefore, it is necessary to organize the curriculum strategically and elaborately so that learners can have an improved and effective learning experience.
The Korea Association of Medical Colleges (KAMC) has been developing learning outcomes for basic medical education (BME) since 2012. This initiative is designed to help medical schools implement competency-based medical education. KAMC divided the BME competencies into three domains (clinical practice, scientific concepts and principles, and human beings and society) with learning outcomes for each domain. KAMC plans to revise the learning outcomes to reflect feedback from medical schools, changes in social health needs, and changes in the healthcare environment and healthcare system in the near future. KAMC also plans to specify learning outcomes that integrate the three domains.
This study investigates whether personality characteristics and learning behaviors can predict medical students' academic achievement in Korea, specifically in terms of successfully completing medical school without delays or achieving a high grade point average (GPA) in their final year. In May 2018, 316 medical students took the Multi-Dimensional Learning Strategy Test, 2nd edition, which provided data on their personality and learning behavioral characteristics. Their final year's GPA and any delays in completing medical school were ascertained by reviewing all electronic academic records of each semester they had been enrolled. The combination of personality and learning behavioral characteristics was significantly associated with completing medical school without delays, even after adjusting for sex and admission path. A multiple logistic regression analysis showed that the adjusted odds ratios and 95% confidence intervals for completing medical school without delays were 1.52 (95% confidence interval [CI], 0.83-2.78) and 3.64 (95% CI, 1.70-7.82) for "others" and "both high" categories, respectively, when compared with the "both low" category. For 235 students who completed medical school without delays, their learning behavioral characteristics (scores) were significantly associated with their final year's GPA even after adjusting for sex, admission path, and personality characteristics (scores) as determined by the multiple linear regression analysis. This study suggests that individual personality and learning behavior characteristics are predictors of medical students' academic achievement. Therefore, interventions such as personalized counseling programs should be provided in consideration of such student characteristics.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.38-40
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2021
Medical domain has a massive number of data records without the response value. Self-supervised learning is a suitable method for medical data since it learns pretext-task and supervision, which the model can understand the semantic representation of data without response values. However, since self-supervised learning performance depends on the expression learned by the pretext-task, it is necessary to define an appropriate Pretext-task with data feature consideration. In this paper, to actively exploit the unlabeled medical data into artificial intelligence research, experimentally find pretext-tasks that suitable for the medical data and analyze the result. We use the x-ray image dataset which is effectively utilizable for the medical domain.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.219-228
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2021
The aim of this study was to investigate the learning styles with personalities of medical students which may affect the efficiency of teaching-learning system of clinical education to determine the association with the clinical performance examination achievement of the students. The learning styles and personality traits of 147 students of medical college were investigated. The obtained data were analyzed by statistical analysis including independent t-test and correlation analysis. The results of the analyses are as follows: there was significant difference in the participation model in the different genders; of the personality traits, there was significant difference in self-transcendence in the different genders, whereas there was significant difference in the persistence for past failure experiences; and there was significant association between the 6 sub-learning models(Independent vs. Dependent, Collaborative vs. Competitive, and Participant vs. Avoidant learning styles) and the personality traits(Novelty Seeking, Harm Avoidance, Reward Dependence, Persistence, Self-directedness, Cooperativeness and Self-transcendence). In addition, the participant type of students had higher scholastic achievements in clinical performance, and the students who scored high in self-transcendence and persistence also had higher clinical performance. In conclusion, the student's learning style and personalities affected the clinical scholastic performance. We believe that considering this current study, it would be possible to improve the quality of clinical education of medical teaching as well as helping medical students to choose career paths that are suitable for their personalities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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