TBL에서 팀 응집성, 팀 크기, 팀 퍼포먼스(Med Educ, 2015)

TBL에서 팀 응집성, 팀 크기, 팀 퍼포먼스(Med Educ, 2015)

Team cohesiveness, team size and team performance in team-based learning teams

Britta M Thompson,1,2 Paul Haidet,3 Nicole J Borges,4 Lisa R Carchedi,5 Brenda J B Roman,6 Mark H Townsend,7 Agata P Butler,8 David B Swanson,9 Michael P Anderson10 & Ruth E Levine11

도입

INTRODUCTION

TBL(Team-based Learning)은 학생들이 수업 전에 핵심 사실 자료를 개별적으로 학습한 다음 수업 시간을 이용해 학습팀에서 이 핵심 자료의 적용을 실행하도록 요구하는 체계적인 교육 방법이다.3,4

Team-based learning (TBL) is a structured educational method that requires students to individually learn core factual material prior to class and then to use class time to practise the application of this core material in learning teams.3,4

원래 강의의 대체물로 고안된 TBL은 한 교실에서 여러 개의 소그룹을 용이하게 하는 교사의 지도 방식이며, 보통 한 명의 강사와 함께 한다. 팀 기반 학습은 사실의 획득을 넘어 의미 있는 실제 시나리오에서 세션 또는 과정 내용의 적용을 강조한다.6

Originally designed as a replacement for the lecture, TBL is a teacher-directed method of facilitating multiple small groups in one classroom, usually with a single instructor. Team-based learning moves beyond the acquisition of facts to emphasise the application of session or course content in meaningful real-world scenarios.6

TBL 관련 팀 성적 결과

Team academic performance outcomes associated with TBL

최근 건강 직업 교육에서 TBL 문헌에 대한 체계적인 리뷰에서, Fatmi et al.10과 Haidet et al.11은 TBL 방법을 강의와 같은 다른 교육 방법과 비교한 교육 연구의 지식 결과의 개선을 보고했다. 일부 연구자들은 가장 낮은 4분위수의 학생들이 TBL로부터 가장 많은 혜택을 받을 수 있다고 지적했다.8

In recent systematic reviews of the TBL literature in health professions education, Fatmi et al.10 and Haidet et al.11 reported improvements in knowledge outcomes in educational studies that compared TBL methods with other educational methods such as the lecture. Some researchers have noted that students in the lowest academic quartiles may benefit most from TBL.8

지금까지, 대부분의 TBL 연구의 초점은 팀보다는 (개별) 학생들의 향상된 성과였다. 의료 환경 내에서 팀워크가 강조되는 점을 감안할 때, TBL 팀의 성과 결과를 평가하는 것은 중요한 노력이다. 

 To date, the focus of most TBL studies has been the improved performance outcomes of students rather than of teams. Given the emphasis on teamwork within the health care setting, assessing the performance outcomes of TBL teams is an important endeavour. 

팀 성과 결과와 관련된 변수

Variables associated with team performance outcomes

팀 응집력

Team cohesion

팀 기능 또는 팀 응집력은 팀 목표 달성에 있어 멤버가 서로에게 헌신하는 정도를 반영한다. 팀 화합에 기여하는 것으로 평가되는 요소로는 팀 세션 수, 팀 내 시간, 팀 규모, 팀 책임 및 성공 보상이 포함된다.3 팀 응집력은 TBL의 학업성취도 결과와 관련된 요소다. Michaelsen 등은 저접착 팀의 구성원들이 고압 상황에서 힘을 합칠 가능성이 적고 팀으로서 성적이 좋지 않다고 제안한다. 더 많은 팀들이 더 나은 성과와 연관되어 있기 때문에 TBL 활동은 팀 화합을 촉진해야 한다고 오랫동안 주장되어 왔다. 그러나 보건과학 교육에서 이러한 가정을 시험해 본 연구는 거의 없다.

Team functioning, or team cohesion, reflects the degree to which members are committed to one another in the achievement of team goals. Factors that are purported to contribute to team cohesion include number of team sessions, amount of time in the team, team size, team accountability and rewards for success.3 Team cohesion is a factor that is related to academic performance outcomes in TBL. Michaelsen et al.3,4 suggest that members of low-cohesion teams are less likely to pull together in high-pressure situations and perform poorly as a team. It has long been purported that TBL activities should promote team cohesiveness because more cohesive teams are associated with better performance outcomes. However, few, if any, studies have tested this assumption in health sciences education.

팀크기

Team size

비즈니스와 교육 분야의 문헌에 근거하여, TBL 팀의 최적 규모는 5명에서 7명으로 간주된다.2,3 큰 팀은 복잡한 교실 문제를 해결하기 위한 집단적인 지능을 보유하는 것으로 알려져 있다. 비록 큰 팀들이 더 많은 집단적 지능을 가지고 있지만, 작은 팀들은 더 빨리 응집성을 발전시켜 그들의 초기 팀 성적을 향상시킨다.3

Based on literature from the fields of business and education, the optimal size of a TBL team is considered to be five to seven members.2,3 Large teams are purported to possess the collective intelligence to solve complex classroom problems. Although larger teams have more collective intelligence, smaller teams develop group cohesiveness more quickly, thereby enhancing their initial team performance.3

성별

Gender

교육 및 비즈니스 문헌에서, 연구자들은 다양한 관점의 시연을 위해 남성과 여성을 모두 포함하는 것의 가치를 보여주었지만, 집단 다양성은 처음에는 팀의 응집력을 감소시킬 수 있다. 일부 연구들은 여학생들이 TBL 과정을 남성들보다 훨씬 더 높게 평가하고 또한 그들의 남학생들과 비교했을 때 개인 준비 보증 시험과 최종 시험에서 더 높은 점수를 받는다는 것을 보여주었다.

Within the education and business literature, researchers have shown the value of including both males and females for the demonstration of diverse viewpoints; however, group diversity can initially decrease the cohesiveness of a team.3 Some studies12 have indicated that female students rate TBL processes significantly more highly than males and also score more highly on individual readiness assurance tests (iRATs) and final examinations compared with their male counterparts.

팀 성과 척도(TPS)

Team Performance Scale (TPS)

방법

METHODS

TBL 팀의 응집력에 대한 인식을 결정하기 위해, TPS13은 사무직의 마지막 주에 학생들에게 시행되었다. TPS는 각 항목이 0에서 6까지의 척도로 점수가 매겨지는 18item 도구(' 모든 항목들은 학생들에게 그들의 팀의 행동을 평가하도록 요구했다. 항목에는 '모든 팀원들이 토론에 참여하기 위해 노력했다', '우리 팀은 최종 답변을 결정하기 전에 여러 가지 관점을 적극적으로 이끌어냈다', '팀원들은 다른 팀원들이 말할 때 말하는 것에 주의를 기울이는 것 같았다' 등이 포함되어 있었다. 

To determine perceptions of TBL team cohesiveness, the TPS13 was administered to students during the final week of the clerkship. The TPS is an 18item instrument in which each item is scored on a scale of 0 (‘none of the time’) to 6 (‘all of the time’). All items asked students to rate the behaviour of their team. Items included: 

• ‘All team members made an effort to participate in discussions’, 

• ‘My team actively elicited multiple points of view before deciding on a final answer’ and 

• ‘Team members seemed attentive to what other team members were saying when they spoke.’ 

각 학생의 평균 점수를 결정하여 TPS 점수를 분석하였다. 크론바흐의 TPS 알파값은 0.95이었다. TPS 점수의 추가 유효성 및 신뢰성 분석은 톰슨 외 연구진 13에서 확인할 수 있다. 상관 관계 및 회귀 분석에 대한 팀 수준 점수를 결정하기 위해 각 TBL 팀원(mTPS)의 평균 개별 TPS 등급을 결정했다.

Scores on the TPS were analysed by determining a mean score for each student. Cronbach’s alpha for the TPS was 0.95. Additional validity and reliability analyses of TPS scores can be found in Thompson et al.13 To determine team-level scores for correlation and regression analyses, we determined the mean individual TPS ratings from members of each TBL team (mTPS).

팀의 학업 성적을 평가하기 위해 학생들은 NBME 정신의학 과목 시험을 마쳤다. 이 테스트는 TBL 연습과 유사하게 단일 최선의 대답 형식으로 객관식 애플리케이션 질문을 사용한다.

To assess the academic performance of teams, students completed the NBME Psychiatry Subject Test. This test utilises multiple-choice application questions in a single best-answer format, similarly to TBL exercises.

그 시험은 개인별로 먼저 학생들에게 실시되었다. 그 후 TBL 팀에게 팀 테스트로 실시되었다. 개별 시험을 치른 후, 학생들은 개인과 팀 NBME 시험 사이에 30분간의 휴식을 취했지만, 훈련된 환경에서 머물도록 요구되었고, 쉬는 시간 동안 시험에 대해 논의할 수 없었다. 각 TBL 팀은 팀과 동일한 NBME 정신의학 과목 시험을 완료하여 하나의 집단 시험을 완료했다.

The test was administered to students first on an individual basis. It was then administered as a team test to the TBL teams. After turning in their individual tests, students were given a 30-minute break between the individual and team NBME examinations, but were required to stay in the proctored environment and were not allowed to discuss the test during the break. Each TBL team then completed the same NBME Psychiatry Subject Test as a team, completing one collective test.

팀 NBME 시험 점수에 다른 변수가 미치는 영향을 결정하기 위해 팀 성별 구성, 팀 크기 및 회전을 결정했다. 각 팀의 성별 구성은 각 팀(성별) 내의 남성 비율을 계산하여 결정되었다. 팀 사이즈는 각 TBL 팀의 총 학생 수(팀 크기)이다. 로테이션은 각 TBL 팀의 실습로테이션이 발생한 지점을 나타낸다. 첫 번째 6주 회전이 '1'로 코드화되었고, 두 번째 6주 회전이 '2'로 코드화되었다.

To determine the influence of other variables on team NBME test scores, we determined the team gender make-up, the team size and the rotation. The gender make-up of each team was determined by calculating the percentage of males within each team (Gender). Team size was the total number of students on each TBL team (Team size). Rotation denoted the point at which each TBL team’s clerkship rotation occurred: the first 6-week rotation was coded as ‘1’, the second 6-week rotation was coded as ‘2’ and so on.

결과

RESULTS

우리는 먼저 팀 NBME 점수를 mTPS, mNBME, 팀 크기, 회전 및 성별과 연관시켰다.우리는 팀 NBME 점수가 mTPS와 상당히 부정적으로 상관되어 있고 mNBME 점수 및 팀 규모와 상당히 긍정적으로 상관되어 있다는 점에 주목했다(표 1).

We first correlated the team NBME scores with mTPS, mNBME, Team size, Rotation and Gender.We noted that team NBME scores were significantly negatively correlated with mTPS and significantly positively correlated with mNBME scores and Team size (Table 1).

다변수 선형 회귀 분석에서는 팀 수준 변수(mTPS, mNBME, 팀 크기, 회전 및 성별)의 조합이 팀 NBME 점수를 상당히 예측한 것으로 나타났다. 각 변수의 베타 가중치는 표 2에 제시되어 있다.

Multivariable linear regression analysis indicated that the combination of team-level variables (mTPS, mNBME, Team size, Rotation and Gender) significantly predicted team NBME scores. The beta weights of each variable are presented in Table 2.

마지막으로, 우리는 HLM을 사용하여 우리의 데이터를 분석하여 학생들을 팀 내에 배치했다. 개인 수준에서는 각 팀 내 학생에 의한 개별 NBME 시험점수와 개별 TPS 점수를 사용했다. 팀 레벨에서는 팀 사이즈, 회전, 성별을 사용했다. 우리의 모델은 R2-값 0.997로 중첩된 항(R2 = 0.16)이 없는 모델보다 훨씬 잘 맞았다. 흥미롭게도, 팀 내에 내포된 학생들에 대한 우리의 분석은 개별 NBME 시험 점수와 개별 TPS 점수의 추정 효과가 팀 NBME 시험 점수와 연관되어 긍정적이고(그리고 통계적으로 유의함) 있음을 보여주었다(표 3).

Finally, we analysed our data using HLMs, nesting students within teams. At the individual level, we used individual NBME test scores and individual TPS scores by students within each team. At the team level, we used Team size, Rotation and Gender. Our model had an R2-value of 0.997, which was a much better fit than that of the model without the nested terms (R2 = 0.16). Interestingly, our analysis of students nested within teams showed that the estimated effects of both individual NBME test scores and individual TPS scores were positively (and statistically significantly) associated with team NBME test scores (Table 3).

고찰

DISCUSSION

결과는 팀 특성이 TBL의 팀 성적에 영향을 미친다는 것을 보여주었다. 세 가지 분석을 모두 사용하여, 대형 TBL 팀이 팀 NBME 테스트에서 더 높은 점수를 얻었다는 점에 주목했다. 계층적 선형 모델링을 통해 TBL 팀의 각 추가 인원은 팀 NBME 시험 점수를 거의 1점 증가시켰다.

Results indicated that team characteristics influenced the academic performance of teams in TBL. Using all three analyses, we noted that larger TBL teams scored more highly on the team NBME test. Hierarchical linear modelling indicated that each additional person on a TBL team resulted in almost a point increase in team NBME test scores.

세 가지 분석 모두 또한 로테이션이 팀 NBME 시험 점수와 긍정적으로 연관되어 있음을 나타내었지만, 오직 HLM만이 이 관계가 통계적으로 유의하다는 것을 나타냈다. 올해 초에 회전한 팀들은 HLM 분석을 이용하여 6번 회전 팀들을 제외하고 팀 시험에서 약 1~3점 낮은 점수를 받는 경향이 있었다.

All three analyses also indicated that Rotation was positively associated with team NBME test scores; however, only HLM indicated that this relationship was statistically significant. Teams that rotated earlier in the year tended to score about 1 to almost 3 points lower on the team test, with the exception of those on rotation 6, using HLM analysis.

우리의 결과는 다양한 통계 분석이 팀 내에서 수집된 데이터 결과에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 보여준다. 

• 학생의 NBME 시험 점수(mNBME)가 분석 방법에 관계없이 팀 NBME 시험 점수와의 통계적으로 유의하고 긍정적인 관계를 입증한 반면, 

• 팀 응집력(TPS 점수) 결과는 사용된 분석의 영향을 강하게 받았다.

Our results illustrate how various statistical analyses can influence the results of data collected within teams. Whereas NBME test scores (mNBME) of students demonstrated a statistically significant and positive relationship with team NBME test scores, regardless of analysis method, the results on team cohesion (TPS scores) were strongly influenced by the analysis used.

우리는 다양한 분석 방법을 사용하여 얻은 결과의 차이점에 놀랐다. 상관관계 및 회귀분석을 위해 각 팀 구성원의 개별 TPS 점수를 각 팀의 평균 점수로 응축했다.

We were surprised at the differences in the results we obtained using various analysis methods. For the correlation and regression analyses, we analysed the individual TPS scores of each team member condensed into a mean score for each team.

우리의 연구를 위해, 우리는 HLM이 우리가 각 팀 내에서 개별 TPS 점수의 차이를 더 적절하게 설명할 수 있도록 했다고 느낀다. 개별 TPS 점수의 이러한 차이는 팀 응집력이 팀 NBME 시험 성과의 중요하고 긍정적인 예측 변수임을 보여주었다.

For our study, we feel that HLM more appropriately allowed us to account for variation in individual TPS scores within each of the teams. This variation in individual TPS scores indicated that team cohesion was a significant and positive predictor of team NBME test performance.

우리의 결과는 성공적인 팀 수행을 위해 충분한 지적 풀을 확보할 수 있을 만큼 팀이 커야 한다는 Michaelsen et al.2의 제안을 지지한다.

Our results support the proposal of Michaelsen et al.2, who suggest that teams must be large enough to ensure an adequate intellectual pool for successful team performance.

흥미롭게도, 최근의 연구에서, 스와브 외 연구진 16은 팀 내에서 '너무 많은 재능'이라는 효과를 제시했다. 이 효과는 너무 많은 지배적이고 기능적인 개인이 한 팀 내에서 알파 순위를 다투어 팀 응집력을 떨어뜨릴 때 발생한다. 가금류 과학 연구에 따르면, 너무 많은 알을 낳는 암탉을 함께 키우는 것은 실제로 난자 생산량이 감소하는 것으로 나타났다. 왜냐하면 암탉들이 그 그룹의 꼭대기로 가는 길을 쪼아보려고 불필요한 시간을 보내기 때문이다. 마찬가지로, 축구나 농구와 같은 스포츠에서 상호의존적인 팀의 슈퍼스타의 수는 응집력과 성능이 실제로 감소하는 지점까지 성과와 응집력에 도움이 된다. 우리 팀의 대부분이 5명에서 7명으로 구성되어 있었기 때문에, 우리는 얼마나 큰지(또는 얼마나 작은지)를 연구할 수 있는 능력에 한계가 있었다.

Interestingly, in a recent study, Swaab et al.16 suggested a ‘too-much-talent’ effect within teams. This effect occurs when too many dominant and high-functioning individuals jostle for alpha rank within a team, which diminishes team cohesion. Studies in poultry science have shown that housing too many high egg-producing hens together actually decreases egg production because the hens spend unnecessary time trying to peck their way to the top of the group. Similarly, the number of superstars on an interdependent team in a sport such as football or basketball (unlike those in more individual sports such as baseball) benefit performance and cohesion up to a point, at which cohesion and performance actually diminish. Because most of our teams consisted of five to seven individuals, we were limited in our ability to study how large is too large (or how small is too small).

팀 응집력은 TBL 팀 프로세스의 중요한 부분으로 강조되어 왔다. Michaelsen et al.4는 회원이 그룹의 모든 구성원의 자원으로 완전히 접근하고 이익을 얻기 전에 최소 20-25시간의 TBL이 필요하다고 제안한다. 마찬가지로, 심리치료 분야에서의 연구는 응집력이 결과에 가장 강한 관계를 가지려면 적어도 12번의 세션이 필요하다고 제안한다.17

Team cohesion has been emphasised as an important part of the TBL team process. Michaelsen et al.4 suggest that a minimum of 20–25 hours of TBL is required before members fully access and benefit from the resources of all members of the group. Likewise, research in the area of psychotherapy suggests that at least 12 sessions are required for cohesion to have the strongest relationship to outcomes.17

우리의 연구는 몇 가지 한계를 가지고 있었다. 첫째, 본 코스의 마지막에 실시된 TPS와 팀 NBME 과목 테스트에서 대부분의 팀이 NBME 팀 시험에서 99번째 백분위수에서 점수를 받아서 천장 효과가 있었다(그리고 원시 점수로 다시 채점됨), 대부분의 학생들이 팀을 응집력 있는 팀으로 평가했다.

Our study had several limitations. Firstly, the TPS and team NBME Subject Test administered at the end of the course showed a ceiling effect: most of the teams scored at the 99th percentile on the team NBME test (and were re-scored as raw scores), and most students rated their teams as cohesive.

우리의 결과는 팀 NBME 점수와 긍정적이고 유의하게 관련된 변수로는 [더 큰 팀, 올해 후반에 로테이션한 팀]이 포함되었음을 시사한다. 개인 수준에서는 [개별 NBME 시험 점수와 팀 응집 등급]이 상위 팀 NBME 시험 점수와 상당히 관련이 있었다. 

Our results suggested that variables that were positively and significantly associated with team NBME scores included larger teams and teams that rotated later in the year. At the individual level, individual NBME test scores and team cohesion ratings were significantly associated with higher team NBME test scores.

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Med Educ. 2015 Apr;49(4):379-85. doi: 10.1111/medu.12636.

Team cohesiveness, team size and team performance in team-based learning teams.

Thompson BM1, Haidet P, Borges NJ, Carchedi LR, Roman BJ, Townsend MH, Butler AP, Swanson DB, Anderson MP, Levine RE.

Author information

1

Department of Paediatrics, University of Oklahoma College of Medicine, Oklahoma City, Oklahoma, USA; Office of Medical Education, University of Oklahoma College of Medicine, Oklahoma City, Oklahoma, USA.

Abstract

OBJECTIVES:

The purpose of this study was to explore the relationships among variables associated with teams in team-based learning (TBL) settings and team outcomes.

METHODS:

We administered the National Board of Medical Examiners (NBME) Psychiatry Subject Test first to individuals and then to teams of Year three students at four medical schools that used TBL in their psychiatry core clerkships. Team cohesion was analysed using the Team Performance Scale (TPS). Bivariate correlation and linear regression analysis were used to analyse the relationships among team-level variables (mean individual TPS scores for each team, mean individual NBME scores of teams, team size, rotation and gender make-up) and team NBME test scores. A hierarchical linear model was used to test the effects of individual TPS and individual NBME test scores within each team, as well as the effects of the team-level variables of team size, team rotation and gender on team NBME test scores. Individual NBME test and TPS scores were nested within teams and treated as subsampling units.

RESULTS:

Individual NBME test scores and individual TPS scores were positively and statistically significantly (p < 0.01) associated with team NBME test scores, when team rotation, team size and gender make-up were controlled for. Higher team NBME test scores were associated with teams rotating later in the year and larger teams (p < 0.01). Gender make-up was not significantly associated.

CONCLUSIONS:

The results of an NBME Psychiatry Subject Test administered to TBL teams at four medical schools suggest that larger teams on later rotations score higher on a team NBME test. Individual NBME test scores and team cohesion were positively and significantly associated with team NBME test scores. These results suggest the need for additional studies focusing on team outcomes, team cohesion, team size, rotation and other factors as they relate to the effective and efficient performance of TBL teams in health science education.

© 2015 John Wiley & Sons Ltd.

Comment in

• More chickens, fewer eggs? On team-based learning, team performance and teamwork skills. [Med Educ. 2015]

PMID:

 

25800298

 

DOI:

 

10.1111/medu.12636