의학교육에서 Challenge Point Framework (CPF)의 적용(Med Educ, 2012)

의학교육에서 Challenge Point Framework (CPF)의 적용(Med Educ, 2012)

The application of the challenge point framework in medical education

Mark Guadagnoli,1 Marie-Paule Morin2–4 & Adam Dubrowski2,5–7

도입

INTRODUCTION

'힘, 성취, 개인적 발전의 최고 수준에 도달하기 위해서는 사람들이 역경과 좌절과 외상을 필요로합니다.'이 인용문은 존 하이트 (Jon Haidt)의 저서 '행복 가설 (Happiness Hypothesis)'에서 인용 한 것입니다. 역경에서 성공을 이끌어내는 이 개념은 도전 포인트 프레임 워크 (CPF)로 알려진 학습 모델의 기초입니다. 간단히 말해,이 모델은 인지 및 물리적 시스템이 최적의 학습이 이루어 지려면 적절한 도전이 필요하다고 규정합니다. 이 모델에서 중요한 것은 단기 퍼포먼스(short-term practice performance)에서 장기 학습(long-term learning)으로 초점을 이동하는 것입니다. 실제로, 운동과 인지 학습에서 흥미로운 연구 결과 중 하나는depressed practice performance가 test performance를 향상시킬 수 있다는 것입니다. CPF는 학습을 유의하게 증가시키는 것으로 나타났는데, 이는 실제 시험 상황에서 이 프레임워크로 학습 한 사람들이 전통적인 방법으로 훈련받은 사람들보다 꾸준히 뛰어난 결과를 보여주는 것에서 확인된다. 이러한 결과는 수술, 골프, 복잡한 타이밍 작업 및 운전과 같은 기술을 통해 검증되었습니다.

‘People need adversity, setbacks, and perhaps even trauma to reach the highest level of strength, fulfilment, and personal development.’ This quotation is from Jon Haidt’s book, Happiness Hypothesis.1 this notion of producing success out of adversity is the very foundation of a learning model known as the challenge point framework (CPF).2 In short, this model states that the cognitive and⁄ or physical systems must be appropriately challenged for optimal learning to take place. Critical in this model is the shift in focus from short-term practice performance to long-term learning. In fact, one of the interesting research findings in motor and cognitive learning is that depressed practice performance can lead to enhanced test performance. More to the point, the CPF has been shown to significantly increase learning such that, in test situations, individuals who learned with the framework consistently outperform those trained under traditional methods. These findings have been validated with skills such as surgery, golf, complex timing tasks and driving.3,4

배경과 정의

BACKGROUND AND DEFINITIONS

전통적으로 학습이란 연습이나 경험으로 인한 상대적으로 영구적인 성능 변화로 정의됩니다. 의료계에서 특히 중요 점은, 스트레스가 심한 상황에서도 학습의 상대적인 내구성 또는 강도가 일관된 방식으로 시연되어야한다는 것입니다. 사실상 이러한 상황이 실제로 무엇을 충분히 배우고 배우지 않았는지를 진정으로 시험하는 상황입니다.

Classically, learning is defined as a relatively permanent change in performance resulting from practice or experience. One aspect of this definition, which is particularly important in the medical community, is that the relative permanence, or strength, of the learning should be demonstrated on a consistent basis including during situations of high stress. Indeed, these are the situations that truly test what has and has not been sufficiently learned.

사실, 모든 학습 환경에서 지속적이고 혼란스러운 문제 중 하나는 학습 - 수행 역설( learning–performance paradox)입니다. 이 역설은 간단히 말하면, 누군가가 단순히 연습 수행을보고 얼마나 많이 배우고 있는지를 판단 할 수 없다는 것입니다. 이것은 학생이 교실에서 수행하는 방식이 시험 상황에서 학생의 수행 능력을 예측하지 못한다는 것을 의미합니다. 실제로, 어떤 연습 방법은 연습 수행(practice performance)을 인위적으로 부풀리고 기억 유지 (학습)를 지연시키는 것으로 반복적으로 증명되었습니다.

In fact, one of the persistent and perplexing issues in any learning environment is the learning–performance paradox. This paradox, simply stated, is that you cannot determine how much or how well someone is learning simply by viewing practice performance. This translates to the idea that the way a student performs in the classroom does not predict how well the student will perform during test situations. In fact, it has been repeatedly demonstrated that certain practice methods artificially inflate practice performance and retard retention performance (learning).4

본질적으로, practice와 retention performance 사이에는 역설적인 관계가있는 것처럼 보입니다. 어떤 상황에서는 직접적인 방식(하나가 좋은 것도 좋다)으로, 어떤 상황에서는 반대 방식(하나가 좋으면 다른 것이 나쁘다)으로 서로 관련되어있다. 그러므로, 관계를 기술하기 위해서는 연습과 학습 사이의 다소 복잡한 공식이 필요하다고 가정 할 것이다.

In essence, there appears to be a paradoxical relationship between practice and retention performance. Under certain circumstances they relate to one another in a direct manner (if one is good, the other is good) and in other circumstances they relate to one another in a reciprocal manner (if one is good, the other is bad). Therefore, one would presume that a rather complex formula between practice and learning is necessary to describe the relationship.

운동 학습을 위한 CPF

THE CPF FOR MOTOR LEARNING

챌린지 포인트 모델은 연습 성과와 과제 난이도 간의 간단한 그래픽으로 시작됩니다 (그림 1). 현재의 논문에서 작업 난이도는 운동 문제로 인한 신체적 또는 인지적 도전으로 정의됩니다. 그림 1의 실선은 작업 난이도가 증가함에 따라 실습 수행이 감소 함을 보여줍니다.

The challenge point model starts with a simple graphic of the relationship between practice performance and task difficulty (Fig. 1). For the current paper, task difficulty is defined as the physical or cognitive challenge posed by a motor problem. The solid line in Fig. 1 shows that as task difficulty increases, practice performance decreases;

실습 수행의 감소는 과제 난이도 상승의 결과이며, 우리는 바로 이러한 도전 과제가 장기적인 성과를 개선한다고 주장 할 것입니다. 이 논문에서 여러 차례 되풀이 될 주제는 적절한 수준의 도전에는 반드시 어느 정도의 실패가 수반된다는 것입니다. 연습 중 적절한 실패를 겪음으로서 나중에 진짜로 중요한 스트레스 상황에서의 성공을 높여줄 것이다.

The decrease in practice performance is the result of the task becoming more challenging and, we will argue, it is precisely this challenge that leads to improved long-term performance. A theme that will recur several times in this paper is that an appropriate degree of challenge will create some degree of failure. This appropriate failure during practice will yield success when it really counts during times of stress.

그림 1의 점선은 학습 (즉, 보유 된 기술)을 포함하여 수행과 작업 난이 간의 관계를 확장시킨다. 학습 곡선의 전반부를 보면, 작업 난이도가 커짐에 따라 학습도 함께 향상됨을 보여줍니다. 이러한 증가 된 학습은 최적의 도전 포인트에 도달 할 때까지 계속됩니다. 이 시점에서 학습자는 최적의 도전을 받고 있으며 효율적인 학습이 가능합니다. 따라서 과제 난이도가 최적의 과제 지점으로 증가함에 따라 practice performance는 감소하고, 그와 동시에 학습은 향상된다. 즉, 도전이 증가함에 따라 즉각적인 수행에는 부정적인 영향을 미치지만, 장기 수행능력은 향상됩니다.

The dotted line in Fig. 1 extends the relationship between performance and task difficulty to include learning (i.e. retained skill). The learning curve demonstrates that as task difficulty increases, so does learning, at least for the first half of the curve. This increased learning continues until the optimal challenge point is reached. At this point, the learner is being optimally challenged and efficient learning can occur. Therefore, as task difficulty increases to the optimal challenge point, practice performance decreases. At the same time, learning is enhanced: that is, as challenge is increased, immediate performance is negatively affected, but long-term performance is enhanced.

어려운 상황에 노출되는 동안 관찰되는 스트레스의 가장 초기 신호 중 하나는 부신피질 자극 호르몬 방출 인자 (CRF)의 존재입니다. CRF는 performance information을 기억하는 우리의 능력에 영향을 미친다고 가정되어 왔습니다. 특히 중등도 스트레스를받는 학습 상황에서 CRF가 증가하면 스킬 학습이 증가하는 것으로 나타났습니다

During exposure to challenging situations, one of the earliest signals of stress is the presence of the hormone corticotropin-releasing factor (CRF). It has been hypothesised that CRF impacts our ability to remember performance information.9,10 Specifically, under moderately stressful learning situations, increased levels of CRF have been found to increase skill learning.11

적당한 스트레스가 어느 정도인지는 기술을 수행하는 사람에 따라 크게 좌우됩니다. 예를 들어 피드백 패러다임을 사용하는 일련의 실험에서 Guadagnoli 등은 학습자의 수준이 향상됨에 따라 피드백이 즉시 주어지기보다는 지연 될 때  최적의 학습이 발생한다는 것을 발견했습니다. 피험자가 향상됨에 따라 즉각적인 피드백은 비록 practice performance는 지속적으로 향상시키더라도 retention performance은 떨어졌습니다. 반대로, 피드백 지연은 경험이 많은 학습자에게는 좋은 방법이었지만 초보자에게는 안좋은 결과를 가져왔다. 따라서 중등도의 적절한 도전과제를 구성하는 요인에는 두 가지 요소가 필요하다: performer expertise와 task complexity이다.

What is or is not moderately stressful is largely dependent on the individual performing the skill. For example, in a series of experiments using a feedback paradigm, Guadagnoli et al.12 found that as a learner improves, optimal learning occurs when feedback is delayed rather than given immediately. As subjects improved, the more immediate feedback continued to producebetter performance during practice, but produced poorer retention performance; that is, longer delays in feedback yielded superior learning for the experienced individual, but inferior learning for the novice. Therefore, it was concluded that two factors were primarily responsible for determining what constitutes medium or appropriate challenge: performer expertise, and task complexity.

최적의 도전 분량은 학습자마다 다르므로 고정된 것이 아닙니다. 

• 학습자가 학습의 초기 단계에있을 때, 효율적인 처리가 가능하도록 정보가 더 작은 단위로 제시되어야합니다. 

• 학습자가 학습의 후반 단계에있을 때, 정보를 그룹화하는인지 시스템의 능력이 향상되므로 학습자는보다 까다로운 연습 프로토콜도 보다 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다.

Because the optimal amount of challenge is learner-specific, it is not static. When an individual is in the early stages of learning, information should be presented in smaller units to allow efficient processing. However, when a performer is in a later stage of learning, the cognitive system’s ability to group information improves and thus the learner can more efficiently handle a more demanding practice protocol.13

그림 2를 고려하십시오. 곡선의 모양은 비슷하지만 최적의 도전 지점은 전문 지식에 따라 다릅니다.

Consider Fig. 2. The shapes of the curves are similar, but the optimal challenge point varies depending on expertise.

다시 말하면, 학습자가 달라지면 연습 프로토콜도 변경되어야합니다.

Again, as the learner changes, so should the practice protocol.

피드백만이 작업 난이도를 조작 할 수있는 유일한 방법은 아닙니다. 교수자는 실제 상황의 맥락 간섭contextual interference을 조작 할 수 있습니다. 맥락 간섭은 단일 실습 상황의 맥락에서 다양한 작업을 수행함으로써 발생하는 간섭을 설명하는 데 사용되는 용어입니다 .14 

• 낮은 수준의 맥락 간섭은 수행자가 단일 시험 블록 내에서 단 하나의 작업 만 수행하도록함으로써 설정 될 수 있습니다 (즉, 차단 된 연습blocked practice). 예를 들어, 시간이 경과 한 후에 동일한 수술 봉합 시간을 시도하는 것은 낮은 정도의 맥락 간섭이다. 

• 높은 수준의 맥락 간섭은 학습자가 여러 작업을 무작위 순서 (즉, 무작위 연습)로 연습하게 할 경우 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 절개, 봉합 및 클램프를 무작위 순서로 수행하려고하면 반복적으로 동일한 작업을 수행하는 것과 비교할 때 문맥 간섭이 커집니다. 

Feedback is not the only method by which task difficulty can be manipulated. Instructors might also manipulate the contextual interference of practice. Contextual interference is a term used to describe the interference that results from practising a variety of tasks within the context of a single practice situation.14 

• A low degree of contextual interference can be established by having the performer practise only one task within a block of trials (i.e. blocked practice). For example, attempting the same surgical suture time after time would constitute a low degree of contextual interference. 

• A high degree of contextual interference can be established by having the learner practise several tasks in a random order (i.e. random practice). For example, attempting to perform incisions, sutures and clamps in random order would constitute high contextual interference relative to practising the same task on a repetitive basis. 

• Blocked 대 Random 조작을 사용한 일련의 연구는 Blocked 프로토콜 하에서 연습 한 초보자들은 무작위 프로토콜 하에서 연습 한 초보자들보다 잘 수행함을 보여주었습니다 .4 

• 그러나 경험이 많은 사람들에게는 그렇지 않은 것과 반대입니다. 무작위 프로토콜 하에서 실행 한 경험 많은 피험자는 블록 프로토콜 하에서 연습 한 경험이 풍부한 피실험자보다 잘 수행되었습니다. 

이러한 결과로부터, 학습 초기 단계에서는 외부의 도전extraneous challenge을 감소시키는 것이 바람직하다고 결론 지었다. 그러나 학습자가 더욱 능숙 해짐에 따라 더 많은 도전이 도움이 된다.

• A series of studies using a blocked versus random manipulation demonstrated that novice subjects who practised under a blocked protocol performed better than novice subjects who practised under a random protocol.4 

• However, the opposite was true for experienced subjects. Experienced subjects who practised under a random protocol performed better than experienced subjects who practised under a blocked protocol. 

From these results, it was concluded that it is desirable to decrease extraneous challenge for performers in the early stages of learning. However, as the performer becomes more proficient, more challenge is beneficial.

전문가 수행자는 운동 피질을 리모델링하여 기술의 성능이 발휘되는 안정된 신경 회로를 형성한다.17 무작위 실행 상황에서 성능 회로의 안정성은 간섭을 받으며, 전문가의 주의를 task performance로 재설정한다. 이러한 주의는 다시 말하자면 연기자가 기술의 리모델링skill remodelling을 위해 기술 획득의 초기 단계에서 사용 된 뇌 영역을 사용하게 만든다.18 본질적으로 무작위 연습은 전문가 수준의 스트레스 반응을 최적 수준으로 증가시키는데, 이것은 뇌의 기억 영역에 CRF를 적절하게 방출하게 만들고, 초기 작업 학습과 관련된 영역을 다시 활성화 하게 해준다.

In the expert performer, remodelling of the motor cortex has created a stable neural circuit in which the performance of the skill takes place.17 In the random practice situation, the stability of the performance circuit is believed to be interfered with, essentially redirecting the expert performer’s attention to task performance. This attention, in turn, enables the performer to recruit the areas of the brain used in initial skill acquisition for skill remodelling.18 In essence, random practice both increases the stress response in the expert performer to optimal levels by creating an appropriate release of CRF in the memory areas in the brain, and enables re-activation of the areas involved in initial task learning.

고려해야 할 마지막 요소 (결과)는 (물리적 측면과는 반대로) 작업의 심리적 측면이다. 이 경우 결과consequence는 작업을 성공적으로 또는 성공적으로 완료하지 못한 경우의 비용 또는 이득으로 정의됩니다. 

• 수술장에서는 실패의 결과가 심각합니다. 그런 유형의 과제에 1일차 의대생을 두는 것은 부적절 할 것입니다. 

• 하지만, 마찬가지로, 4 학년 학생을 그러한 훈련에 중대한 결과와 연결된 상황에 두지 않는 것도 무책임한 것이다.

One final factor to consider (consequence) is the psychological, as opposed to the physical, aspect of the task. In this case, consequence is defined as the cost or benefit of successfully or unsuccessfully completing the task. 

• In the operating theatre, the consequence of failure is grave. It would be inappropriate to put a day 1 medical student under that type of challenge. 

• However, it would be equally irresponsible not to put a Year 4 student under significant consequence in his training.

일반적인 요점은 학습자가 학습을 위해 적절한 수준에서 도전을 받아야한다는 것입니다. 

• Under-challenged 학습자는 좋은 연습 성과와 '실전'에서의 열악한 성과를 만들 것이다. 

• Over-challenging은 연습 상황은 물론 실전에서도 좋지 않은 결과를 낳을 것이다.

표 1은 장기간의 성공을위한 훈련을 용이하게하기 위해 과제 난이도를 증가시킬 수있는 방법을 요약 한 것입니다.

The general point is that the learner needs to be challenged at an appropriate level for learning to occur. Under-challenging the learner will create a situation of good practice performance and poor ‘game time’ performance. Over-challenging will result in poor practice and poor ‘game time’ performance. Table 1 summarises ways in which task difficulty can be increased to facilitate training for long-term success.

CPF의 활용

APPLICATIONS OF THE CPF

Guadagnoli와 Lee2는 연습 효율성과 도전 포인트와 관련하여 몇 가지 매우 구체적인 예측을 내 렸습니다.

Guadagnoli and Lee2 made several very specific predictions related to practice efficiencies and challenge point.

첫 번째 예측은 맥락 간섭을 기반으로 합니다. 

• Guadagnoli와 Lee2는 상대적으로 간단한 작업의 경우 실습을 블록화하면 연습 성능에 도움이되지만, 실제로 실습을 배우려면 무작위 연습이 가장 좋을 것이라고 예측했습니다.

The first set of predictions is based on contextual interference. Guadagnoli and Lee2 predicted that for relatively simple tasks, blocked practice would be beneficial for practice performance, but random practice would be best for actually learning the skill.

• 맥락 간섭과 관련된 두 번째 예측은, 경험이 거의없는 개인의 경우 블록화 연습이 연습 수행 및 기술 습득에 도움이 될 것이라고 언급했습니다. 문맥상의 간섭이 높으면 학습자가 자동으로 기술을 응고시키는 데 가장 도움이됩니다.

A second prediction related to contextual interference stated that for relatively inexperienced individuals, blocked practice would be beneficial for practice performance and learning the skill. The high contextual interference would serve the learner best in solidifying the skills in an automatic fashion.

두 번째 예측은 학습자에게 주어지는 피드백의 양에 기초한다. 

• Guadagnoli와 Lee2는 상대적으로 업무가 단순하거나 학습자가 고도로 숙련된 경우 피드백의 빈도가 높으면 실습 수행에 도움이되지만 실제로 장기 retention을 지연시킬 것이라고 예측했습니다 .20

Another prediction derived from the CPF is based on the amount of feedback given to the learner. Guadagnoli and Lee2 predicted that for relatively simple tasks, or for highly skilled individuals, a high frequency of feedback would be beneficial for practice performance, but would in fact retard longterm retention.20

• 피드백과 관련된 두 번째 예측은 상대적으로 학습자의 경험이 부족하거나 과제의 복잡성이 높은 경우 상대적으로 높은 피드백 빈도 (2 회 또는 3 회 시험)가 실습 성과와 기술 습득에 모두 도움이 될 것이라고 언급했습니다.

A second prediction related to feedback stated that for relatively inexperienced individuals, or for tasks of high complexity, a relatively high frequency of feedback (every two or three trials) would be beneficial for both practice performance and the learning of the skill.

연습 환경

ENVIRONMENT OF PRACTICE

개별 기술 수준에서 CPF는 학습자가 변경 될 때 연습 및 피드백 일정을 변경하는 것 외에도, 절차적 업무의 인지적 측면과 기술적 측면의 학습을 위해 교육 환경 (예 : 외과 기술 실험실, 시뮬레이터, 표준화 된 환자)을 조작해야한다고 제안합니다. 

• 예를 들어 초기 학습 환경은 통제 된 연습 영역으로 구성되어야하므로 외부로 인한 주의 분산을 최소화 할 수있다 .23,24 이것은 학습자가 과제의 두드러진 특징에 집중할 수있게 해준다. 

• 학습자가 숙련도가 높아짐에 따라 환경은 결국 현실 세계의 의료 환경을 시뮬레이션 하는 단계에 이를 만큼 더욱 역동적이어야합니다.

At the level of individual skills, the CPF would suggest that in addition to changing the practice and feedback schedule as the learner changes, the environment of training (e.g. surgical skills laboratories, simulators, standardised patients) should be manipulated for the learning of the cognitive and technical aspects of procedural tasks.21,22 

• For example, the initial learning environment should consist of a controlled practice area, thus minimising outside distractions.23,24 This allows the learner to focus on the salient features of the task. 

• As the learner progresses in skill, the environment should become more dynamic until it eventually simulates a realworld medical setting.

연습 결과

CONSEQUENCE OF PRACTICE

연습 조건과 환경이 조작되는 것처럼, 학습자의 전문 지식이 변함에 따라 개인이 학습하는 스트레스 수준도 변해야합니다. 

• 복잡한 작업이나 비 숙련자의 경우 외부 스트레스와 결과는 최소한으로 유지되어야합니다. 

• 그러나 학습자가 숙련도가 높아짐에 따라 스트레스 수준과 실제 행동의 결과는 실제 의료 환경의 결과를 시뮬레이션 할 때까지 증가해야합니다 25).

Just as the practice conditions and environment are manipulated, the level of stress under which an individual learns should change as the learner’s expertise changes. 

• For complex tasks or unskilled individuals, outside stress and consequence should be kept to a minimum. 

• However, as the learner progresses in skill, the level of stress imposed and the consequence of his or her actions should increase until they eventually simulate those of a real-world medical setting.25

CONCLUSIONS

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Med Educ. 2012 May;46(5):447-53. doi: 10.1111/j.1365-2923.2011.04210.x.

The application of the challenge point framework in medical education.

Guadagnoli M1, Morin MP, Dubrowski A.

Author information

1

Motor Behaviour Laboratory, Department of Kinesiology and Nutrition, University of Nevada, Las Vegas, Nevada 89154-3034, USA. mark@triadconsultinginc.com

Abstract

OBJECTIVES:

The current paper describes a model of learning that has been used to produce efficient learning, thus yielding greater retention of information and superior performance under stress. In this paper, the model is applied to the learning of technical skills.

STRUCTURE:

After a brief review of the learning-performance paradox and other relevant literature from the field of movement science, the benefits of challenge and adversity for learning are discussed in the context of a framework for learning known as the challenge pointframework (CPF). The framework is based on laboratory and field studies of methods that have been shown to consistently enhance learning, and is used to model and generate insight into the relationships between practice protocols and the learning that results from them.

APPLICATION:

The practical application of the CPF to simulation-based medical education and training is described. Firstly, a simple conceptual model that utilises three key elements to adjust the functional difficulty of the tasks to be learned is outlined. Secondly, a number of assessment strategies that may be necessary to ensure that the trainee remains in the optimal learning zone are proposed. Thirdly, a practical example is used to demonstrate how to utilise this conceptual model to design simulation environments suitable for teaching an endotracheal intubation task to beginners and more advanced trainees.

© Blackwell Publishing Ltd 2012.

Comment in

• 'Jump out of your comfort zone and into the learning zone': the challenge point framework and its application to medical education. [Med Educ. 2012]
• Challenging the challenge point framework. [Med Educ. 2012]

PMID:

 

22515752

 

DOI:

 

10.1111/j.1365-2923.2011.04210.x