의학교육을 촉진하기 위한 인지이론(BMC Med Educ, 2014)
Using cognitive theory to facilitate medical education
Yu Qi Qiao1,4, Jun Shen1,4, Xiao Liang1,4, Song Ding2,4, Fang Yuan Chen3,4, Li Shao4,5, Qing Zheng1,4
and Zhi Hua Ran1,4*
배경
Background
1940 년대부터, 학문-기반 모델의 핵심 원칙과 관행은 교육자들에 의해 의문을 제기 받았다. 1944 년에, Goodenough는 "학생의 마음을 어지럽히고 흥미를 없애는 것"으로 보였던 기초 과학 세부 사항을 줄여야 한다고 주창했습니다.
From the 1940s, key principles and practices of the discipline-based model were questioned by educators. In 1944, Goodenough advocated for a reduction in basic science detail which seemed to “clutter up the student’s mind and deaden interest” [1].
교육자들은 계속해서 의학 교육을위한 더 나은 전략을 모색하고 있습니다. Papa et al. [3]는 여러 개혁을 관통하는 주제를 다음과 같이 정리했다: 의료 전문가와 초보자를 특징 짓고 구별하는 지식 기반 구조와 인지 과정에 대한 관심 증가, 주의 집중, 이해. 이 주제에는 3 가지 주요 측면이 있습니다 :
(1) 더 매력적인 과정;
(2) 조직화 된 지식;
(3) 다른 학생들을위한 적절한 안내.
각각의 측면은 상대적으로 독립적인 것이지만, 우리는 종종 이 셋을 혼동합니다. 매력적인 과정이 반드시 효과적 일 수는 없으며 효과적인 교육이 항상 흥미로운 것은 아닙니다. 단일 유형의 교육을 통해 이러한 모든 측면을 달성하는 것은 어렵습니다.
Educators continue to search for better strategies for medical education. Papa et al. [3] detail the unifying theme of reforms: increasing interest in, attention to, and understanding of the knowledge base structures and cognitive processes that characterize and distinguish medical experts and novices. There are three main aspects to this theme: (1) more attractive courses; (2) well organized knowledge; and (3) proper guidance for different students. Although these aspects are relatively independent, they are often confused by educators. Attractive courses are not necessarily effective, and effective training is not always interesting. It is difficult to achieve all these aspects via a single type of instruction.
방법
Methods
In Sweller’swords, the more sophisticated and knowledgeable the learner, the more complex will be the elements he or she is dealing with [10]. An element is defined here as material to be learned.
Working memory (WM) stores task-relevant information and involves “the temporary storage of information that is being processed in any of a range of cognitive tasks” [11,12]. Because of temporary storage, WM was once considered as a function of STM. Now, many researchers believe STM is in fact a component of WM, and there are other mechanisms based on skilled use of storage in LTM. Ericsson and Delaney used the term “long-term working memory (LTWM)” to refer to information that is stored in stable form, but could be retrieved temporarily by means of cues in STM [13]. Baddeley considered this as an interactive mode between LTM and WM rather than a new type of WMper se [14].
As LTM has been demonstrated as an important source of WM, knowledge in LTM should not be neglected. In medical education, acquisition of declarative knowledge depends on memory, especially LTM, and LTM can also directly affect actions [14]. Procedural or skills based knowledge should be retrieved from LTM when needed[15].
인지부하이론: 적절한 교육을 위한 프레임워크
Cognitive load theory: a framework for proper instruction
WM 용량 (WMC)은 정보 처리시 약 7 개의 요소 (또는 청크)를 보유하는 것으로 제한됩니다 [17]. 연구에 따르면 WMC는 학생들의 과학 학습 및 문제 해결 능력을 제한합니다 [18-20]. 마찬가지로, 인지부하이론은 WM이 개인이 처리 할 수있는 정보의 양을 제한한다는 개념을지지한다 [5,21]. 이 이론은 인지부하에는, 내재적 부하와 외재적 부하라는 두 가지 주요 유형이 있음을 제시합니다. Germane load는 보충적 유형으로 간주 될 수 있습니다.
WM capacity (WMC) is limited to holding approximately seven (plus or minus two) elements (or chunks) when processing information [17]. Studies have indicated that WMC limits students’ performance in science learning and problem solving [18-20]. Similarly, cognitive load theory supports the idea that WM limits the amount of information an individual can process [5,21]. The theory suggests that there are two main types of cognitive load, intrinsic and extraneous load. Germane load can further be considered as a supplementary type.
내재적 부하는 학습 자료에서 요소의 상호작용성interactivity을 기반으로합니다.
학습 자료의 특성을 지칭하기 때문에 주어진 영역에서 일정합니다. 일부 과목에서, 많은 요소들 사이의 상호 작용이 학습되어야하고, 내재적인지 부하가 높을 것이다 [5,21,22].
내적인지 부하는 학습자의 사전 지식에 의존한다 [23]. 많은 새로운 요소가 학습 자료에 함께 나타나면 초보자는 요소의 상호 작용이 낮더라도 학습의 어려움을 경험할 수 있습니다.
학습 과정은 개별 요소를 청크로 결합하는 과정이 포함될 수 있습니다. 이러한 덩어리는 인지 스키마로 정의되며 LTM [24]에 저장 될 수 있습니다. 인지 스키마를 보는 또 다른 방법은 그것들을 고도로 조직화 된 정보 또는 지식으로 보는 것입니다. 시간이 지남에 따라 사전 지식이 스키마로 형성되기 때문에 전문 지식이 증가하고 내재적 부하를 줄일 수 있습니다.
Intrinsic load is based on the interactivity of elements in learning materials.
As it refers to the nature of learning materials, it is constant for a given area. In some subjects, interactions between many elements must be learned, and the intrinsic cognitive load will be high [5,21,22].
Intrinsic cognitive load depends on a learner’s prior knowledge [23]. When many new elements appear together in learning materials, novices may experience learning difficulties even if the interactivity of elements is low.
The learning process may involve combining single elements into chunks. These chunks are defined as cognitive schemata and can be stored in LTM [24]. Another way of viewing cognitive schemata is to see them as highly organized information or knowledge. Over time, as prior knowledge forms into schemata, expertise increases, and the intrinsic load can be reduced.
교수법이 학습을 촉진하지 못하는 경우, 이것은 외재적 인지부하로 정의될 수 있습니다. 외래적 인지부하는 인지 스키마의 구성에 기여할 수없는 부적절한 가이드로부터 발생한다 [24].
When teaching methods do not promote learning, they can be defined as extraneous cognitive load. Extraneous cognitive load arises from inappropriate guidance that cannot contribute to the construction of cognitive schemata [24].
외래적 인지부하와는 대조적으로, 본유적 인지부하는 인지 스키마를 형성하는 과정에서 발생합니다. Germane 하중은 supplement로서 인지부하 구조에 추가되었다 [4]. 이론에 대한 최근의 설명에서, 본유적 인지부하는 본유적 자원으로 불리고, 내재적 인지부하와 밀접하게 관련되어있다 [5,6].
In contrast with extraneous cognitive load, germane load arises from the process of forming cognitive schemata. Germane load was added to the cognitive load framework as a supplement [4]. In recent explanations of the theory, germane load was termed as germane resources and closely related to intrinsic load [5,6].
의학교육에서 오로지 학습 양이 많다는 것만 고려하면 학습과 관련된 어려움은 더욱 커질 수 있습니다. 임상 추론 교육의 경우 요소의 인지부하를 높이는 주 원인은 요소간 상호 작용이 높기 때문이다. 많은 양의 정보와 높은 내적인지 부하는 왜 의학 학습이 가장 어려운 문제인지 설명 할 수 있습니다. 학습은 인지부하가 WMC의 한계를 초과 할 때 영향을받을 수있다.
In medical learning, considering only the large volume of information, the challenges associated with learning can be very high. For clinical reasoning education, the cognitive load becomes higher because of the high interactivity of elements. The large amount of information and high intrinsic cognitive load can explain why medical learning is most often a challenge. Learning processes could be affected when the cognitive load exceeds the limit of WMC [26].
두 번째 질문으로 이동 : 왜 일부 커리큘럼은 매력적이지만 효과적이지 않습니까? 많은 양의 정보는 높은 내재적인지 부하를 유발하여 학습을 어렵게 만든다.
Moving to our second question: Why do some curricula seem attractive, but not effective? High intrinsic cognitive load causes difficulties when studying medicine because of the large volume of information.
인지 부하 이론이 항상 명시 적으로 고려 된 것은 아니지만 그 효과에 대한 증거가 있습니다. 1950 년대에 웨스턴 리저브 스쿨은 최초의 "장기 시스템 커리큘럼"을 시작했습니다 [27]. 교육자들은 학생들이 체계적인 기능과 malfunction에 대한 지식을 통합 할 수 있도록 돕는 것을 목표로 삼았습니다. 이 개혁은 기초 과학을 임상 지식과 통합하는 것처럼 보였지만, 학습자는 이러한 통합을 달성하기 어려워했기 때문에 실패했습니다. 정보의 양이 줄어들지 않고 상호 작용 요소가 커리큘럼에 추가되면서, 특히 주니어 의대생에게 외래 인지부하가 특히 높아졌다. 초기 학위 프로그램의 학생들은 의학에 대한 배경 지식이 부족하며 많은 수의 요소를 효과적으로 스키마로 분류 할 수 없습니다. 장기 시스템 교육과정에서 부과되는 인지 부하는 학생들의 WMC를 능가 할 가능성이 큽니다. 이러한 요구는 초보자 외국어 학습자가 문법을 쉽게 습득 할 수 있다고 기대하는 것과 비슷하다고 볼 수 있습니다.
Although cognitive load theory has not always been explicitly considered, there is evidence for its effectiveness. In the 1950s, the Western Reserve School of Medicine initiated the first organ-system curriculum [27]. Educators aimed to help students integrate knowledge of systemoriented functions and malfunctions. This reform failed because while it appeared to integrate basic science with clinical knowledge, learners struggled to achieve this integration. As the amount of information was not reduced and interacting elements were added to the curriculum, extraneous cognitive load became untenably high, especially for junior medical students. Students in the early years of their degree programs have limited background knowledge of medicine, and are not able to effectively chunk the large number of elements into schemata. The cognitive load of the organ-system framework most likely exceeded the students’ WMC. The demands of that process may be viewed as analogous to expecting novice foreign language learners to readily master grammar.
임상 사례에 초점을 둔 PBL은 의학 교육에 널리 사용됩니다. PBL에 관한 상당한 논란이있었습니다. Albanese et al. PBL과 그 효과성에 초점을 둔 메타 분석에서
PBL 학생들이 학습 시간이 더 길었지만 기초과학 시험 점수는 다른 방법을 사용하여 훈련받는 학생들보다 낮다는 것을 발견했다.
PBL 학생들이 임상 성적에 대해 더 나은 점수를 얻었지만, 환자에게 불필요한 검사를 훨씬 많이 주문한 것으로 나타났고, 이것은 비용-효과성이 떨어지는 것이다.
Berkson의 메타 분석에서 유사한 결론에 도달했다 [30]. Colliver는 PBL 문헌을 검토 한 결과, PBL이 학생들의 지식 기반과 임상 수행 능력을 향상 시킨다는 확실한 증거는 없다고 지적했다.
Kirschner가 PBL의 효과에 대해 논한 반면, Sanson-Fisher et al. 전통적인 방법에 비해 PBL의 우월성을 뒷받침하는 증거가 부족하다는 것을 강조한다.
PBL focuses on clinical cases and is widely used in medical education. There has been considerable debate about PBL . Albanese et al. carried out a meta-analysis focusing on PBL and its effectiveness [29].They found that PBL students spent more time studying,but that their basic science exam scores were lower than students who were being trained using other methods. Although PBL students achieved better scores for their clinical performance, they were found to order significantly more unnecessary tests for their patient, which means a higher cost with less benefit.
In Berkson’s meta-analysis,similar conclusions were reached [30]. Colliver reviewed PBL literature and noted no convincing evidence that PBL improves students’ knowledge base and clinical performance [31].
While Kirschner debates the effect of PBL [9],Sanson-Fisher et al. highlight a lack of evidence supporting the superiority of PBL over traditional methods [32].
Sweller et al. PBL이 학생들에게 정보를 찾는 방법을 가르쳐 줄 수는 있지만, 궁극적으로 동화되어야 하는 관련 정보의 숫자를 줄여주지는 않는다고 강조했다. 보다 최근의 메타 분석은 unassisted discovery는 학습자에게 도움이되지 않는다는 것을 시사한다 [34]. 반대로, 피드백, worked example, 스캐폴딩, guided explanation이 효과가있을 수 있습니다.
Sweller et al. emphasize that PBL may teach students how to find information, but it does not reduce the relevant information that is ultimately required to be assimilated [33]. A more recent meta-analysis suggests that unassisted discovery does not benefit learners [34]. Conversely, feedback, worked examples, scaffolding, and elicited explanations might work.
PBL은 학생의 hypothetico-deductive reasoning (HDR)을 향상시키는 것을 목표로합니다. 그러나 HDR은 상당히 높은 인지 부하를 가지고 있으며, 어느 정도의 사전 지식과 기본 기술을 필요로합니다.
PBL aims to improve the hypothetico-deductive reasoning (HDR) of students. However, HDR brings with it a high cognitive load, which needs some degree of prior background knowledge and some basic skills.
기본 지식이 부족하다면, 인지부하는 높고 자료는 학생들이 이해하기 어려울 수 있습니다. 이것이 왜 PBL 학생들이 더 많은 시간을 학습하고도 더 많은 개념적 오류를 만들어 내는지 설명 할 수 있습니다. Haeri et al. HDR의 보급을 권장하지 않았다. PBL의 완전한 사용은 의료 커리큘럼을 위해 옹호되지는 않지만 이것이 PBL이 완전히 구식이거나 부적절하다는 것을 의미하지는 않습니다.
Before acquiring basic knowledge, the cognitive load is high and materials might be hard for students to understand. This can explain why PBL students spend more study hours and make more conceptual errors. Haeri et al. did not recommend widespread use of HDR [35]. Although the full use of PBL is not advocated for medical curricula, it should be noted that this does not mean that PBL is totally outdated or inappropriate.
스키마: 전문가와 초보자의 차이
Schemata: distinguishing experts from novices
부적절한 교육은 특히 초보자의 학습을 촉진 할 수 없습니다. 올바른 지시를하기 전에 초보자와 전문가의 차이점을 고려해야 한다. 셰익스피어의 드라마를 암기 할 수있는 능력이 있더라도 셰익스피어의 작문 기술을 습득 할 수있는 것은 아닙니다. 더 많이 외울 때 더 배울 수 있습니까? 이것은 논리적으로 보일지라도 정확하지 않을 수 있습니다.
Inappropriate instruction cannot promote learning, especially in novices. Before giving proper instruction, we consider the differences between novices and experts. While a person may have the capability to memorize Shakespeare’s dramas, it does not mean that s/he would then have the writing skills of Shakespeare! Could one learn more when memorizing more? Although this seems logical, it may not be accurate.
LTM에 정보를 저장하는 것이 학습의 기본 단계이지만, Paas et al. 다른 두 가지 중요한 메커니즘, 즉 스키마 획득과 제어된 프로세스에서 자동 처리로의 학습된 프로시져의 전이[37]를 제안했다. 학습과 문제 해결 스킬에서 전문가를 초보자와 구별하는 주요 요인은 [스키마의 형태를 갖춘 도메인 특이적 지식]이다 [21].
While storing information in LTM is the basic step of learning, Paas et al. suggested two other critical mechanisms: schemata acquisition and the transfer of learned procedures from controlled to automatic processing [37]. Evidence showed that domain specific knowledge in the form of schemata is the primary factor distinguishing experts from novices in learning and problem-solving skill [21].
스키마는 고도로 조직 된 지식과 정보로 구성됩니다. 엘 스타 인 (Elstein)에 따르면, 지식 조직과 스키마 획득은 전문성 개발 과정에서 중요하다 [38]. 예를 들어, chessexperts는 50,000 개의 게임 위치를 기억할 수 있습니다. Cooke et al. 숙련 된 체스 선수들은 자신의 구조에 대한 높은 수준의 묘사 측면에서 체스 입장을 표현한다고 주장했다.
Schemata consist of highly organized knowledge and in-formation. According to Elstein, knowledge organizationand schemata acquisition are important in developing ex-pertise [38]. For example, experiments suggest that chessexperts can remember 50,000 game positions. Cooke et al. contended that skilled chess players encode chess positions in terms of high-level descriptions of their structure [40].
체스 플레이어에 관한 연구는 LTM에서 조직 된 지식의 두 가지 측면을 제시합니다 :
(1) 조직화 된 지식을 사용하면 LTM으로부터 검색 속도가 빨라질 수 있습니다.
(2) 교육 기간이 후 LTM에 저장할 수 있는 특정 영역과 관련된 조직화 된 지식의 양이 많아진다.
The research on chess players suggests two aspects of organized knowledge in LTM: (1) Using organized knowledge can increase the speed of retrieval from LTM; (2) After a training period, a large amount of organized knowledge relating to a specific area can be stored in LTM.
특정 분야의 전문가는 새로운 정보를 보다 신속하게 조직화할 수 있습니다. 스키마는 어떤 정보가 어떻게 처리 될 것인가에 따라 그것을 조직화하는 인지 구조이다 [21]. Sweller's 인지부하이론에서 스키마는 요소의 상호 작용을 감소시킬 수 있고, 그로 인해 내재적인지 부하를 감소시킬 수있다. Ericsson et al.에 따르면, LTM으로부터 검색을 할 때 생기는 병목 현상은 LTM에 저장된 원하는 항목과 관련된 retrieval cue의 부족이다 [13]. Schemata는 단순히 [하위 레벨 구성 요소의 집합]이 아니라 [상위 레벨의 조직화 된 지식]을 나타냅니다 [41]. 조직화 된 지식은 검색 큐를 증가시킬 수는 없지만, 그러한 큐에 대한 필요성을 줄일 수 있습니다. 자동화 된 절차적 지식을 포함하는 스키마는 통째로 처리되어 한 번에 불러올 수 있다.
New information can be organized more quickly by experts in a specific field. A schema is a cognitive construct that organizes the elements of information according to how they will be processed [21]. In Sweller’s cognitive load theory, schemata could reduce elements’ interactivity, and thereby reduce the intrinsic cognitive load. According to Ericsson et al., the bottleneck for retrieval from LTM is the lack of retrieval cues that relate to the desired item stored in LTM [13]. Schemata represent a higher level of organized knowledge than a simple collection of lower-level components [41]. Although organized knowledge cannot increase the retrieval cues, it can reduce the need for such cues. Schemata that contain automated procedural knowledge, can be considered as a whole to be retrieved together.
이제 우리는 경험이 많은 의사가 초보자보다 임상 적 추론에 더 나은 이유를 설명 할 수 있습니다. 추론을 하기 위해서는 의사는 언제나 광범위한 관점의 조직화 된 지식이 필요할 것이다. 슈미트 (Schmidt)는 전문가들이 광범위한 사례 지식에 어떻게 접근 할 수 있는지에 대해 설명하지만, 이 지식은 필요할 때까지 '캡슐화'된 상태로 유지된다. Rikers et al. 캡슐화 된 지식은 전문가의 임상 추론 [43]에서 매우 중요한 역할을하며, 이는 의대생의 임상 적 추론과는 매우 다르다는 것을 보여 주었다. 시니어 의과대학생들은 현상을 설명하기 위해 기초과학 지식을 사용할 수 있지만, 전문가들은 자신의 전문 분야를 넘어서는 분야에서도 더 정확한 진단을 내렸습니다.
Now we can also explain why senior doctors are better at clinical reasoning than novices. Doctors will always require a broad perspective of organized knowledge for their reasoning. Schmidt describes how experts may have access to extensive case knowledge, but this knowledge re-mains ‘encapsulated’ until needed [42]. Rikers et al. showed that encapsulated knowledge plays a very important role in specialists’ clinical reasoning [43] and that this is very different from the clinical reasoning of senior medical students. While senior medical students could use basic scientific knowledge to explain a phenomenon, specialists made more accurate diagnoses even in areas beyond their own specialty.
Norman은 임상 추론에 초점을 맞춘 연구를 검토했다. 전문성이란 다음의 습득으로 구분지어진다.
질병 스크립트,
의사 결정 나무,
증상,
질병 확률,
의미론적 한정자
기초 과학의 획득
임상의는
질병의 기본 메커니즘에서부터
질병 스크립트,
경험에 기반한 대표사례
...에 이르기는 세 가지 종류의 정신 표현을 통해 움직이는 것처럼 보입니다 [45].
Norman reviewed research focusing on clinical reasoning [44]. Evidence suggests that expertise is distinguished by acquisition of
illness scripts,
decision trees,
symptoms,
disease probabilities,
semantic qualifiers and
more (or less) basic science.
Clinicians appear to move through three different kinds of mental representations,
from basic mechanisms of disease
to illness scripts
to exemplars derived from experience [45].
경험은 초보자와 전문가 간의 가장 중요한 차이 일 수 있습니다. Norman의 연구는 임상 전문가에게 집중하는 것이 임상 추론을 촉진하는 유용한 방법이 될 수 있다고 제안했습니다. 임상 전문가에게 배우는 것은 그들의 경험을 배우는 것입니다. 경험이 축적됨에 따라 더 많은 스키마가 형성됩니다. Merriënboer et al. 학습을 스키마의 구성과 자동화라고 묘사하였다[8].
Experience might be the most significant difference between novices and experts. Norman’s work suggested to us that focusing on clinical experts might be a useful way to promote clinical reasoning. To study from clinical experts is to study their experiences. The increasing store of experiences results in more schemata formation. Merriënboer et al. described learning as the construction and automation of such schemata [8].
적절한 교육이 초보자를 전문가로 만든다.
Proper instruction helps novices become experts
교육자는 언제나 암기의 부담을 줄이고, 학생이 배우기 쉽도록 정보를 논리적 순서로 통합하기 위해 노력한다. worked example는 초보자에게 좋은 방법 일 수 있습니다. 여기에는 실제 작업 과정을 설명하는 것이 아니라 실제 작업 과정을 표현하는 과정이 포함됩니다. Worked example을 제공하면, 거기에는 경험이 포함되어있다. 모방은 가장 낮은인지 부하로 학습하는 좋은 방법입니다. 예제를 먼저 주고 그 이유를 설명하는 것은 합리적인 방법이다.
Educators are always looking for ways to lower the burden of remembering and trying to integrate information into a logical order that is easy for students to learn. Worked examples may be a good method for novices. This involves presentation of a real task process rather than just explaining how it works. When giving worked examples, the experience is contained. Imitation is a good way of learning with the lowest cognitive load. It is reasonable to give an example first and then explain why.
의학 교육에서 임상 추론 전략 훈련을 통해 조직화된 지식을 형성하는 것은 쉽지 않다. 그러나 캘거리 대학 (University of Calgary)의 의학부 (UCFM)의 교육자들은 이것을 달성하기 위해 worked example이라는 아이디어를 사용했습니다. 그들은 developed scheme을 사용하여 의대생과 함께 전문가의 경험을 공유했다 [3,50]. 1991 년까지 임상 표현 커리큘럼 (CPC)을 사용할 준비가되었으며 120 건의 임상 표현으로 구성되었습니다 [50].
In medical education, it is not easy to form organized knowledge through clinical reasoning strategy training [44]. However, educators at the University of Calgary’s Faculty of Medicine (UCFM) used the idea of worked examples to achieve this. They shared the experience of experts using developed schemes with medical students [3,50]. By 1991, the clinical presentation curriculum (CPC) was ready for use and consisted of 120 clinical presentations [50].
1998 년 UCFM 교육 담당자는 CPC 사용 분석을 수행했습니다. 그들은 동일한 작업량에도 불구하고 다른 교육 과정보다 스트레스가 적다는 것을 발견했다.
In 1998, educators from UCFM carried out an analysis of the use of CPC. They found that it generated less stress than other curricula, despite an equivalent workload [51].
Worked example은 진단 지식을 길러줄 수 있다 [54]. 반 덴 버지 (van den Berge) 외. ECG (electrocardiograms)의 예를 연구 한 초보자가 유지 테스트에서 더 잘 수행되었음을 보여주었습니다 [55].
Worked examples can foster diagnostic knowledge [54]. van den Berge et al. showed that novices who studied worked examples of electrocardiograms (ECG) performed better on a retention test [55].
PBL로 돌아가서, 우리는 이 접근법이 다양한 분야에서 사용되고 있음을 주목합니다. 의학 교육에서 PBL은 HDR 능력을 향상시키는 데 적합한 방법으로 간주되며 많은 교과 과정에서 구현되었습니다 [58]. PBL은 exploration을 장려하는 방법으로 널리 사용되고 있지만, 많은 학자들은 의학 교육에서의 재사용이 재검토가 필요하다고 주장한다.
Returning to PBL, we note that this approach has been used in a range of different areas. In medical education, PBL is considered an appropriate way to promote HDR abilities and it has been implemented in many curricula [58]. PBL has been widely used as a way to encourage exploration, but many scholars argue that its use in medical education needs reconsideration [9].
오늘날 전 세계 의과 대학에서 사용되는 PBL 커리큘럼이 많이 있습니다. PBL 커리큘럼은 일반적으로 사전에 제공되는 가이드는 최소화된 상태에서, 실제 임상 상황을 시뮬레이션한 시나리오를 제공합니다. PBL은 학생 중심의 능동적 학습 활동으로서, 자율적 학습을 촉진하려는 의도가 있다[3]. 그러나 PBL이 전통적인 커리큘럼보다 학생들의 퍼포먼스를 더 높일 수 있다는 증거는 없습니다. 이것은 PBL의 부적절한 구현 때문일 수 있습니다.
Today there are still many PBL curricula used in medical schools around the world. A PBL curriculum will typically give simulated scenarios of real clinical work, with minimal guidance given beforehand. It is a student centered active learning activity which strives to promote self-study [3]. However, there is no evidence to show that PBL students perform better than students following a traditional curriculum. This may be because of the inappropriate implementation of PBL.
초심자는 지식을 아직 습득하지 못했다. 그들은 프로세스를 완수하기에는 지식이 부족합니다. 의학 교육의 초기 단계에서 기초 과학 및 전임상 코스가 학습의 주요 구성 요소입니다. 그 단계에서 지식을 암기하는 것은 중요한 역할을합니다. 해부학, 병리학, 생리학 및 생화학 분야에는 많은 양의 새로운 정보가 있습니다. 정보량이 크기 때문에 작업이 어렵습니다 [10]. 이 단계(기초의학)에서 PBL을 사용하는 것은 내재적 부하를 줄일 수 없습니다. 오히려 요소 간의 상호 작용이 높은 HDR이 외래적 인지 부하를 증가시킬 수 있습니다. 이것은 PBL 학생들이 기초 과학에서 낮은 점수를 얻는 이유를 설명 할 수 있습니다 [29].
Novices have yet to acquire this knowledge. They lack the knowledge to complete the process. In early stages of medical education, basic science and preclinical courses are the main components of learning. Memorizing knowledge plays an important role at that stage. There is a large amount of new information in anatomy, pathology, physiology and biochemistry. The task is difficult because of the high volume of information [10]. Using PBL at that stage cannot reduce the intrinsic load. HDR with high interactivity of elements might even increase the extraneous cognitive load. This could explain why PBL students achieve lower scores in basic science [29].
시니어 의대생의 경우, 상황이 상당히 다릅니다. 특히 인턴십을 시작할 때 특히 그렇습니다. 고학년 학생들은 초보자들보다 더 많은 지식을 가지고 있으며, 주니어 학생들보다 임상 문제에 더 많이 노출 될 것입니다. 시니어 학생들에게 스키마의 형성 (전문 지식의 증가)은 내적인지 부하를 감소시킬 수 있기 때문에, 부분적 또는 최소한의 guided instruction은 시니어 의대생 또는 레지던트에게 효과적 일 수있다.
For senior medical students, the situation is quite different, especially when they begin their internships. Senior students have more relative knowledge than novices, and they will be exposed to more clinical problems than their junior peers. As formation of schemata (increasing expertise) can reduce the intrinsic cognitive load, partially or minimally guided instruction can be effective for senior students and residents under supervision [16].
Conclusion
인지 부하 이론에 따르면, 해부학이나 병리학과 같은 과목의 내재적 인지 부하는 주로 많은 양의 새로운 정보에 기인합니다. 외부적 인지부하를 감소시키는 방법은 이러한 경우 효과적이지 않을 수 있습니다. LTM에 더 많은 정보를 저장하는 것이 유일한 실현 가능한 해결책 일 수 있습니다. 인지 부하가 높을 때 학습이 어려워진다. 부적절한 교육 방법의 사용은 또한 외부적 인지부하를 증가시킬 수 있습니다. 인지 부하가 WMC를 초과하면 학습 프로세스에 부정적인 영향을 미칩니다. 이 논문에서 설명한 장기 시스템 커리큘럼의 실패는 이러한 음성 과부하 효과의 예를 제공합니다.
According to cognitive load theory, the intrinsic cognitive load of subjects like anatomy or pathology originates mainly from the large volume of new in-formation. Methods to decrease extraneous cognitive load might not be effective in the case of these subjects. To store more information in LTM might be the only feasible solution. Learning challenges will increase when cognitive load is high. Inappropriate use of educational methods can also increase the extraneous cognitive load. When cognitive load exceeds WMC, it will negatively affect the learning processes. The failure of the organ-system curriculum described in this paper gives an example of this negative overloading effect.
마찬가지로, PBL의 부적절한 사용은 동일한 결과로 이어질 것입니다. 이러한 커리큘럼은 매력적이고 혁신적이지만 효과적이지는 않습니다. 임상 추론은 내재적 인지부하가 높은 복잡한 과정입니다. 전문가는 초보자와 비교할 때 임상 적 추론에 능숙합니다. 우리는 이것이 그들의 경험으로 인한 것이라고 강조했습니다. 우리는 전문가들이 학생들의 학습을 돕기 위해 학생들을 위해 worked example를 개발한 스키마의 적용에 대해 설명했습니다.
Similarly, the inappropriate use of PBL will lead to the same outcome. These curricula seem attractive and innovative, but are not effective. Clinical reasoning is a complex process with a high intrinsic cognitive load. Experts are skilled at clinical reasoning when compared with novices. We have emphasized that this is because of their experiences. We described the application of such schemata where experts have developed worked examples for students to facilitate their study.
완전히 PBL만 사용하는 것은 의학 교육에서는 권장되지 않지만, 시니어 학생들이 탐구와 자율 학습을 용이하게하기위한 보완적인 접근 방법으로 효과적으로 사용될 수 있습니다.
Although the full use of PBL is not recommended in medical education, it could be effectively used as a supplementary approach with senior students to facilitate their exploration and self-study.
47. Blissett S, Cavalcanti RB, Sibbald M: Should we teach using schemas? Evidence from a randomised trial. Med Educ 2012, 46(8):815–822.
BMC Med Educ. 2014 Apr 14;14:79. doi: 10.1186/1472-6920-14-79.
Using cognitive theory to facilitate medical education.
Author information
- 1
- Division of Gastroenterology and Hepatology, Ren Ji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai Institute of Digestive Disease, 160# Pu Jian Road, Shanghai, China 200127. zhihuaran@vip.163.com.
Abstract
BACKGROUND:
Educators continue to search for better strategies for medical education. Although the unifying theme of reforms was "increasing interest in, attention to, and understanding of the knowledge base structures", it is difficult to achieve all these aspects via a single type of instruction.
METHODS:
We used related key words to search in Google Scholar and Pubmed. Related search results on this topic were selected for discussion.
RESULTS:
Despite the range of different methods used in medical education, students are still required to memorize much of what they are taught, especially for the basic sciences. Subjects like anatomy and pathology carry a high intrinsic cognitive load mainly because of the large volume of information that must be retained. For these subjects, decreasing cognitive load is not feasible and memorizing appears to be the only strategy, yet the cognitive load makes learning a challenge for many students. Cognitive load is further increased when inappropriate use of educational methods occurs, e.g., in problem based learning which demands clinical reasoning, a high level and complex cognitiveskill. It is widely known that experts are more skilled at clinical reasoning than novices because of their accumulated experiences. These experiences are based on the formation of cognitive schemata. In this paper we describe the use of cognitive schemata, developed by experts as worked examples to facilitate medical students' learning and to promote their clinical reasoning.
CONCLUSION:
We suggest that cognitive load theory can provide a useful framework for understanding the challenges and successes associated with education of medical professionals.
- PMID:
- 24731433
- PMCID:
- PMC3989791
- DOI:
- 10.1186/1472-6920-14-79
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