인지심리학은 어떻게 의학교육의 얼굴을 바꾸었는가 (Adv Health Sci Educ Theory Pract, 2020)

인지심리학은 어떻게 의학교육의 얼굴을 바꾸었는가 (Adv Health Sci Educ Theory Pract, 2020)
How cognitive psychology changed the face of medical education research
Henk G. Schmidt1 · Silvia Mamede1

 

도입
Introduction

의학교육에 대한 연구는 1951년 의학저널(현재의 Academic Medicine)이 발간되면서 심각한 관심을 끌기 시작했다. 놀랄 것도 없이, 처음부터 그것은 학습과 가르침의 심리에서 현재의 것에 영향을 받아왔고 항상 지속적인 우려를 반영해 왔다.
Research into medical education began to attract serious attention with the publication of the Journal of Medical Education (now Academic Medicine) in 1951. Not surprisingly, from its very beginning it has been influenced by what was current in the psychology of learning and instruction and always reflected its ongoing concerns.

50년대와 60년대에 의학교육 문헌에서는 [행동주의 언어]가 지배적이었다. 학습은 반복과 보상의 결과로 간주되었으며, 이른바 '학습 기계'(Owen et al. 1965, 1964), 프로그램된 교육(Lysaught et al. 1964; Weiss and Green 1962), 그리고 '행동적' 목표에 중점을 두었다(Varagunam 1971).
In the fifties and sixties the language of behaviorism was dominant in the medical education literature. Learning was seen as the result of repetition and reward, with its application to so called ‘learning machines’ (Owen et al. 1965, 1964), to programmed instruction (Lysaught et al. 1964; Weiss and Green 1962), and with its emphasis on ‘behavioral’ objectives (Varagunam 1971). 

'기억', '유지retention', '추론reasoning'과 같은 [인지심리학적 개념]은 70년대 초반부터 나타나기 시작했고(엘슈타인 외 1972; 클라코와 리드 1975; 레빈과 포만 1973), 엘슈타인과 동료들의 의학 문제 해결의 획기적인 연구에서 초기 합성을 찾았다(엘슈타인 외 1978).  

Cognitive-psychology concepts such as ‘memory,’ ‘retention,’ and ‘reasoning’ started to appear only in the early seventies (Elstein et al. 1972; Klachko and Reid 1975; Levine and Forman 1973), and found an early synthesis in the groundbreaking work of Elstein and colleagues on medical problem solving (Elstein et al. 1978). 



지식 습득의 인지 심리에 대한 간략한 소개
A brief introduction to the cognitive psychology of knowledge acquisition

의대 1학년 학생들이 가이튼과 홀의 의학 생리학 교과서의 한 장에서 새로운 정보를 접하게 되면, 

• 그들은 새로운 정보를 해석하는 것을 돕기 위해 고등학교 또는 대학의 생물학에서 나온 사전 지식을 활성화activate한다.
• 그들은 새로운 지식을 구성construct하기 위해 기존의 지식을 사용한다.
• 이러한 새로운 이해는 충분히 철저하다면 후속 학습이나 응용에 사용할 수 있도록 장기 기억 장치에 저장된다(Anderson et al. 2017).
• 그러나 배울 수 있는 것은 지식이 의식적으로 처리되는processed 기억의 부분인 작업 기억의 제한에 달려 있다.
• 마지막으로, 생존을 위해 지식은 생물학적으로 기억 속에 통합consolidated되어야 합니다(Lee 2008; McGaugh 2000). 이 결합은 자연에서 먼저 생화학적이고 그 다음에 시냅스적 결합입니다. 이러한 프로세스는 안정화하는 데 몇 시간이 걸립니다.
• 숙면을 취하면 배운 것에 대한 기억력memory이 훨씬 좋아진다는 것은 잘 알려져 있다.
• 세 번째이자 마지막 프로세스는 기억을 해마 부위에서 피질까지 이동시켜 파괴할 수 없는 상태로 만드는 시스템 통합systems consolidation입니다(Wincur 및 Moscovitch 2011). 이 과정은 몇 년이 걸립니다.
• 인출 가능성retrievability은 학생들이 충분한 가변성의 맥락에서 지식을 적용하는 정도와 이러한 맥락이 처음에 학습한 맥락과 유사한 정도에 의해 영향을 받는다(Eva et al. 1998; Norman 2009).

When first-year medical students are confronted with information new to them from a chapter of Guyton and Hall’s textbook of medical physiology,

• they activate prior knowledge from high-school or college biology to help them interpret the new information;
• they use existing knowledge to construct new knowledge.
• This new understanding, if sufficient thorough, is stored in long-term memory to be used for subsequent learning or application (Anderson et al. 2017).
• What can be learned however is also dependent on limitations of working memory, the part of memory where knowledge is consciously processed (Baddeley and Hitch 1974; Mayer 2010).
• Finally, knowledge needs to be biologically consolidated in memory in order to survive (Lee 2008; McGaugh 2000). This consolidation is biochemical in nature first, then synaptic. These processes take several hours to stabilize.
• It is wellknown that memory for things learned is much better after a good night sleep.
• A third and final process is systems consolidation in which memories are moved from the hippocampal area to the cortex and become indestructible—although not necessarily retrievable (Winocur and Moscovitch 2011). This process takes years.
• Retrievability is influenced by the extent to which students apply their knowledge in contexts of sufficient variability and the extent to which these contexts resemble the context in which it was learned initially (Eva et al. 1998; Norman 2009). 

학습을 촉진하는 교육적 개입
Instructional interventions that foster learning

위에서 설명한 인지 과정은 [학습에 관여하는 마음이 자연스럽게 하는 것]을 설명하고 있으며, 이 과정은 교육적 개입에 의해 촉진될 수 있습니다.
The cognitive processes described above, delineating what the mind, engaged in learning, does naturally, can be boosted by instructional interventions. 

사전 지식과의 관계를 강화하기 위한 개입
Interventions aimed at strengthening the relationship with prior knowledge

자기 설명 권장
Encouraging self‑explanation

[자기 설명]은 배운 것에 대한 정교화의 한 형태이다. 학생들은 이전에 습득한 지식에 새로운 정보를 관련시키거나 [자신의 말로 정보를 반복함]으로써 이 작업을 수행한다(Chi et al. 1989, 1994). 단순 반복(Craik과 Lockhart 1972)보다는 [정교화]가 더 도움이 되는 것으로 알려져 있습니다. 치 외 연구진(1994)은 순환계에 대해서 한 줄 한 줄을 읽고 자기설명을 한 학생들이 본문을 두 번 읽은 학생들보다 사전 시험부터 사후 시험까지 훨씬 더 많은 지식을 습득한 것으로 나타났다. 
Self-explanation is a form of elaboration upon what is learned. The students do this by relating new information to knowledge previously acquired or repeat the information verbally in their own words (Chi et al. 1989, 1994). Elaboration is known to be more helpful than simple repetition of new material (Craik and Lockhart 1972). Chi et al. (1994) found that students who were asked to self-explain after reading each line of a passage on the human circulatory system had a significantly greater knowledge gain from preto posttest than students who read the text twice. 

자세한 토론 진행
Facilitating elaborative discussion

학생들이 또래들과 [주제를 토론]할 수 있게 하거나 선생님에 의해 자극을 받는다면, 학습은 상당히 향상된다. 메타 분석에 따르면, [소그룹 학습]은 대부분의 다른 교육 개입의 효과보다 학습에 훨씬 더 큰 효과를 발견했다. Versteeg 외 연구진(2019)은 [정교화-토론 그룹]이 [자기 설명 그룹]보다 우수한 반면, 두 그룹 모두 대조군 그룹보다 우수한 성능을 보인다는 것을 발견했다. 흥미롭게도, [처음에 잘못된 개념을 가진 학생]들은 [처음에 잘못된 이해를 한 동료]와 토론할 때도 이득을 보았다. 
If students are allowed to discuss subject matter with peers or are being prompted by a teacher, learning improves considerably. In a meta-analysis of small-group learning (Springer et al. 1999) found effects on learning considerably more sizable than those of most other educational interventions. Versteeg et al. (2019) found that the elaborative-discussion group outperformed the self-explanation group, while both outperformed the control group. Interestingly, students with initially wrong concepts profited even when discussing them with a peer who also had an initial wrong understanding. 

분산 연습 촉진
Promoting distributed practice

학습과 검색 활동을 시간이 지남에 따라 분산시켜 같은 콘텐츠로 두어 번 되돌아가면 지식이 더욱 공고해집니다. 분산학습distributed-study 기회는 일반적으로 몰아치기 학습massed-study 기회보다 더 나은 기억력을 생산한다(Delaney et al. 2010). 

If one spreads learning and retrieval activities over time, returning to the same contents a couple of times, knowledge become better consolidated. Distributed-study opportunities usually produce better memory than massed-study opportunities (Delaney et al. 2010). 

새로운 정보 처리를 촉진하기 위한 개입
Interventions aimed at facilitating processing of new information

인지 부하를 줄이는 것을 돕기
Help in decreasing cognitive load

위와 같이 작업 메모리는 제한된 정보만 동시에 처리할 수 있습니다. 인지 부하가 높아져서 처리할 수 있는 정보수준을 초과할 경우 학습이 방해됩니다(van Merrienboer and Sweller 2010). 많은 연구들이 어떻게 인지 부하를 지시로 최적화할 수 있는지에 대한 질문을 조사했다. 성공적인 전략 중 하나는 [해결예시사례worked example]를 사용하는 것입니다. 교사는 학생들이 특정 영역의 문제를 스스로 해결하도록 요구하는 대신, 이러한 문제의 해결예시 사례worked-out example를 학습에 제시한다(Chen et al. 2015). 여기서 가정은 [문제를 해결하는 데 필요한 모든 요소]를 봄으로써 인지 부하를 감소시킨다는 것입니다. 지식이 부족한 학생들은 그러한 접근법으로 이익을 얻는 반면, 충분한 지식을 가진 학생들은 때때로 방해를 받는다(Kalyuga et al. 2001). 
As indicated above, working memory allows for only limited information to be processed at the same time. If the cognitive load of information exceeds what can be processed, learning is hampered (van Merrienboer and Sweller 2010). Much research has gone into the question how cognitive load could be optimized by instruction. One successful strategy is the use of worked examples. Rather than require students to solve problems in a particular domain by themselves, the teacher presents worked-out examples of these problems for study (Chen et al. 2015). The assumption here is that by seeing all elements required to solve a problem, decreases cognitive load. Students with limited knowledge seem to profit from such approach, whereas students with enough knowledge are sometimes hampered (Kalyuga et al. 2001). 

장기 기억력 강화를 위한 개입
Interventions aimed at strengthening long‑term memory

인출 연습 촉진
Fostering retrieval practice

예를 들어 학생들에게 [정기적으로 퀴즈]를 제공하여 기억에서 배운 정보를 검색하도록 요청하면, 이런 방식으로 다시 활성화되는 지식은 기억 속에 더욱 고착화됩니다. 
When you ask students to retrieve information previously learned from memory, for instance by providing them with regular quizzes, knowledge reactivated this way becomes more entrenched in memory. 

인터리빙 실무 육성
Fostering interleaving practice

임상추리연습에서 진단이 다른 사례를 제시하면 학생들이 [겉보기에는 같지만 진단이 다른 사례]와 [겉보기에는 다르지만 진단은 같은 사례]를 구분하는 학습이 활성화된다. 인터리빙(교차연습)은 초기 학습 속도를 늦출 수 있지만, 결국 보존 및 적용 개선으로 이어집니다. 
Offering cases with different diagnoses in a clinical reasoning exercise boosts learning because students learning to distinguish between cases that look the same but have different diagnoses, and cases that look different but have the same diagnosis. Interleaving may slow initial learning but, in the end, leads to better retention and application. 

이러한 개입이 의료 교육의 실천에 어느 정도 적용됩니까?
To what extent are these interventions applied to the practice of medical education?

문제 기반 학습(PBL)은 사실 초기 혁신이었습니다. 그것은 1969년 입학한 20명의 의과대학 학생들을 대상으로 캐나다 맥마스터 대학에서 개발되었다. PBL에는 다음과 같은 6가지 특성이 정의됩니다.

• (i) 생물의학 또는 임상 문제는 학습의 출발점으로 사용된다.
• (ii) 학생이 일부 시간 동안 소규모 그룹으로 협업한다.
• (iii) 튜터의 유연한 지도 아래 진행한다. 문제는 배움의 계기이기 때문이다.
• (iv) 커리큘럼에 포함한 강의의 수를 제한한다.
• (v) 학습은 학생 주도이다.
• (vi) 커리큘럼에는 자율 학습을 위한 충분한 시간이 포함된다.

Problem-based learning. (PBL) was actually an early innovation. It was developed at McMaster University, Canada where in 1969 a first group of 20 students entered medical school. PBL has the following six defining characteristics:

• (i) Biomedical or clinical problems are used as a starting point for learning;
• (ii) students collaborate in small groups for part of the time;
• (iii) under the flexible guidance of a tutor. Because problems are the trigger for learning
• (iv) the curriculum includes only a limited number of lectures;
• (v) learning is student-initiated, and
• (vi) the curriculum includes ample time for self-study.

PBL을 처음 만든 교수들에게 PBL은 단지 학생들 사이에서 동기부여를 증가시키기 위한 좋은 교육 관행의 조합이었다(Servant-Miklos 2019a). 그러나 70년대 말, 네덜란드 마스트리히트 대학에서 이루어진 연구로 인해 PBL은 인지심리학 연구결과(Schmidt 1983; Servant-Miklos 2019b)에 따라 재해석을 거쳤다. 표 1은 PBL의 기초가 되는 인지 과정 및 개입에 대한 저자들의 라벨링을 포함한다(Schmidt et al. 2011).

For the founding staff PBL was merely a combination of good educational practices aimed at increasing motivation among students (Servant-Miklos 2019a). However, by the end of the seventies, and due to work done at Maastricht University, the Netherlands, PBL underwent a reinterpretation in line with cognitive psychology findings (Schmidt 1983; Servant-Miklos 2019b). Table 1 contains the authors’ labelling of cognitive processes and interventions underlying PBL (Schmidt et al. 2011).

팀 기반 학습(TBL)은 1997년 미국 센트럴 미주리 대학의 래리 마이클슨에 의해 개발되었으며, 학급 규모가 커지면서 소크라테스 방식으로 가르칠 수 없게 되었다(마이클슨 외 2002). 이 아이디어는 2005년 의학 교육 문헌에 처음으로 등장했다(Koles et al. 2005). TBL은 세 단계로 구성됩니다.

• (i) 준비 단계: 학생이 사전 할당된 자료를 개별적으로 학습하며, 비디오를 통해 전달되는 경우가 많다.
• (ii) 수업 내 준비 상태 확인 단계: 개별 테스트를 하고, 이후 개별 테스트에 대한 답을 팀에서 논의하여 치르는 후속 테스트, 교사의 피드백
• (iii) 수업 내 응용 단계: 팀 간 원활한 토론을 통해 학생들이 새로운 문제를 해결하고 초기 학습 자료에서 도출된 새로운 질문에 답하는 단계

Team-based learning (TBL) was developed in 1997 by Larry Michaelsen at the University of Central Missouri, US, when increasing class sizes prevented him from teaching in the Socratic fashion (Michaelsen et al. 2002). The idea emerged for the first time in the medical education literature in 2005 (Koles et al. 2005). TBL consists of three phases:

• (i) A preparatory phase, in which students study individually preassigned materials often conveyed through video;
• (ii) an in-class readiness assurance phase, consisting of an individual test, a subsequent retest taken after discussion of the answers to the individual test are discussed in a team, and teacher feedback;
• (iii) an in-class application phase in which students through facilitated interteam discussion solve new problems and answer new questions derived from the initial learning materials.

작업 예worked example는 물리학, 수학, 화학에 관한 교과서에서 흔히 볼 수 있다. 문제를 해결하면서 인지 부하를 줄일 수 있는 가능성을 본 사람은 아마도 스웰러와 쿠퍼(1985)일 것이다. 이전 섹션에서 우리는 이미 보건 직업 분야에서 인지 부하 이론을 성공적으로 적용한 사례를 제공하였다(Chen et al. 2015). 그러나, 그 문헌에서 보고된 작업 사례에 대한 연구 수는 여전히 제한적이다. 3대 저널을 검색한 결과 15개의 기사가 발견되었는데, 가장 오래된 것은 2002년에 나온 것이다. worked example이 임상 추론을 가르치는 데 사용되는 방법의 도구상자에 유용하게 추가될 수 있지만, 분명히 더 많은 연구가 필요하다. 

Worked examples are common in text books on physics, mathematics and chemistry. It was probably Sweller and Cooper (1985) who saw their potential for reducing cognitive load while problem solving. In the previous section we have already provided a successful example of the application of cognitive load theory in the health professions field (Chen et al. 2015). However, the number of studies on worked examples reported in that literature is still limited. A search into the three most-cited journals in health professions education, Academic Medicine, Medical Education, and Advances in Health Sciences Education unearthed 15 articles, the oldest being from 2002. The use of worked examples would potentially be a fruitful addition to the arsenal of methods used to teach clinical reasoning, but we definitively need more studies. 

혼합 연습 또는 인터리빙은 특히 중요한 기능 중 하나가 진단 문제 해결의 가르침이기 때문에 의료 교육의 잠재력이 크다(Richland et al. 2005; Rohrer 2012). 겉으로 보기에는 똑같은 경우가 원인이 다를 수 있다. 다른 방법으로는, 상당히 다른 종류의 증상을 보이는 사례들이 동일한 근본적인 병리현상을 보일 수 있다. 이러한 사례를 비교하고 대조하도록 학생을 교육하는 것이 이 교육 방식을 사용하는 데 최적일 것입니다. 그러나 현존하는 의료계 문헌에서는 6가지 사례만 찾아볼 수 있었으며, 흥미롭게도 대부분은 제프리 노먼과 맥마스터 대학의 그의 동료들에 의해 제공되었습니다. 

Mixed practice or interleaving has large potential for medical education, in particular because one of its important functions is the teaching of diagnostic problem solving (Richland et al. 2005; Rohrer 2012). Cases that superficially look the same may have different causes. Alternatively, cases demonstrating a quite different array of symptoms, may have the same underlying pathology. Training student to compare and contrast such cases would be optimal using this instructional approach. However, only six illustrative examples could be found in the extant health professions literature, interestingly most of them provided by Geoffrey Norman, and his associates from McMaster University. 

 

의료 전문 지식 연구
The study of medical expertise

의료 전문성은 인지 심리학자들에게 매력적인 연구 영역이다.
Medical expertise is an attractive domain of study for cognitive psychologists.

의사는 매우 광범위하고 복잡한 지식 기반에서 수술하며 임상 문제 해결은 주의력과 인식에서부터 의사결정까지 광범위한 인지 과정을 수반한다. 의학적 전문성이 40년 이상 연구자들의 관심을 끈 것은 놀랄 일이 아니다(Norman 2005) 이 연구는 임상적 추론, 특히 진단 과정에 초점을 맞추었다. 의대 교육의 주요 목표 중 하나는 학생들의 임상추론능력을 발전시키고 학생들이 좋은 진단가가 되도록 돕는 것이다.
Physicians operate upon an extremely broad and complex knowledge basis, and clinical problem-solving involves a large spectrum of cognitive processes, ranging from attention and perception to decision-making. Not surprisingly, medical expertise has drawn researchers’ attention over four decades (Norman 2005). This research has focused on clinical reasoning, particularly the diagnostic process. One of major goals of medical education is to develop students’ clinical reasoning and helping students become good diagnosticians is much valued.

임상적 추론의 특성
The nature of clinical reasoning

임상 문제 해결의 일반 모델로서의 '가설연역적' 방법
The ‘hypothetico‑deductive’ method as a general model of clinical problem‑solving

임상 만남 초기에 의사들은 하나 또는 몇 개의 진단 가설을 생성하고 그 후에 이러한 가설을 확인하거나 반박하기 위한 추가 정보를 수집합니다. 
Early in a clinical encounter, physicians generate one or a few diagnostic hypotheses and subsequently gather additional information to either confirm or refute these hypotheses. 

이러한 '가설연역적' 방법은 1970년대에 (의사와 학생이) 표준화된 환자와 상호작용는 동안 think-aloud하는 것을 관찰하는 것과 같은 전통적인 인지 심리학 연구 방법을 사용하여 수행한 선구적 연구로 밝혀졌다(Elstein et al. 1978, 2009). 이 연구들은 전문가들의 추론을 특징짓는 과정을 밝혀내려고 시도했고, 그 과정을 학생들에게 가르치고자 했다.
This ‘hypothetico-deductive’ method was revealed by pioneering studies conducted in the 1970s using traditional methods of cognitive psychology research, such as observing physicians and students interacting with standardized patients while thinking aloud (Elstein et al. 1978, 2009). These studies attempted to uncover the reasoning process that characterizes experts’ reasoning, which could then be taught to students.

그러나, 비록 가설연역적 방법이 진단 추론의 일반적인 표현을 제공하지만, 후속 연구는 [가설연역적 추론능력이 전문가 성과를 설명하지 않는다는 것]을 보여주었다(Elstein et al. 1978; Neufeld et al. 1981). 의대생들도 같은 접근법을 채택했으며, 전문가와 초보 진단가를 구별하는 것은 [특별한 추론 과정]이 아니라 [진단 가설의 질]이었다(Barrows et al. 1982) 같은 기간의 또 다른 중요한 발견은 [한 임상 사례의 진단 성과가 다른 사례의 성과를 예측하지 못했다]는 것이다. 이러한 현상은 Elstein에 의해서 '내용 특수성'으로 명명되었으며, 심지어 동일한 전공 내에의 사례에 대해서도 발생하는 것으로 입증되었다.

However, although the hypothetico-deductive method provides a general representation of diagnostic reasoning, subsequent studies soon showed that it does not explain expert performance (Elstein et al. 1978; Neufeld et al. 1981). Medical students also employed the same approach, and what differentiated expert and novice diagnosticians was not a particular reasoning process but rather the quality of their diagnostic hypotheses (Barrows et al. 1982). An additional crucial finding of the same period was that diagnostic performance on one clinical case did not predict performance on another case. The phenomenon, labeled by Elstein ‘content specificity’ (Elstein et al. 1978), was proved to happen even when the cases were within the same specialty (Eva et al. 1998; Norman et al. 1985).

의학 지식은 어떻게 기억 속에 구조화되어, 진단 추론에 사용되는가
How medical knowledge is structured in memory and used in diagnostic reasoning

그것은 전문가 성과를 결정하는 [특별한 과정]이 아니라 [추론의 내용], 즉 지식 그 자체이다(Norman 2005). 이러한 결론은, 앞서 언급한 연구결과에 직면한 연구자들이, [의학적 지식의 종류 및 그 지식이 기억 속에서 지식이 어떻게 구조화되고 임상적 문제를 진단하는 데 활용되는지]에 관심을 돌린 새로운 연구 시대에서 도출되었다. 이러한 연구는 전문가와 비전문가 진단가의 지식 구조 차이에서 신중하게 검색하기 위해 인지 심리학 연구의 방법에 크게 의존했다. 예를 들어, 이러한 연구들 중 다수는 서로다른 수련연차의 의대생들 및 경험이 많은 의사들에게 임상 사례를 진단하고 환자의 징후와 증상을 설명하거나 또는 소리내어 생각하며thinking-aloud 사건을 해결할 것을 요청하였다. 진단 추론 중 사용된 지식의 종류와 양을 식별하기 위해 프로토콜이 분석되었다(Patel and Groen 1986; Schmidt et al. 1990). 

It is not a particular process that determines expert performance, but rather the content of reasoning, i.e. knowledge itself (Norman 2005). This conclusion came from a new era of studies conducted when researchers, faced with the aforementioned findings, turned attention to the kinds of medical knowledge, how knowledge is structured in memory and used to diagnose clinical problems. These studies relied heavily on methods from cognitive psychology research to carefully search from differences in knowledge structures of expert and non-expert diagnosticians. For example, many of these studies requested medical students at different years of training and (more or less) experienced physicians to diagnose clinical cases and subsequently explain the patient’s signs and symptoms or, alternatively, to solve the case while thinking-aloud. The resulting protocols were analyzed to identify the kinds and amount of knowledge used during diagnostic reasoning (Patel and Groen 1986; Schmidt et al. 1990).

예를 들어 질병이 원형(Bordage 및 Zacks 1984), 이전에 본 환자의 인스턴스(Norman et al. 2007), 또는 스키마와 스크립트로 기억 속에 표현될 것이라는 여러 가지 지식 구조가 제안되었다(Schmidt et al. 1990). 

• 이러한 제안 중 [프로토타입 모델]과 같은 일부는 오랫동안 심리학에 존재하는 [표현 모델representation model]을 의학 지식에 적용하는 것으로 구성되었습니다. 
• 다른 저자들은 [질환 스크립트illness script]의 개념과 같이 특별히 의학 지식을 표현하기 위한 형식을 개발하였다. 질병 스크립트는 질병이 발생하는 상태, 질병 과정 자체, 그리고 가능한 징후, 증상 및 관리 대안의 측면에서 그 결과에 대한 정신적 시나리오입니다(Feltovich와 Barrows 1984).
• 어떤 제안에 대해서는 일부 실증적 근거가 있으며, 의사 기억 속에는 필요할 때 동원될 수 있는 다양한 지식 구조가 공존할 가능성이 있다(Custers et al. 1996; Schmidt and Rikers 2007). 

Several knowledge structures have been proposed, suggesting that diseases would be represented in memory, for example, as prototypes (Bordage and Zacks 1984), or as instances of previously seen patients (Norman et al. 2007), or yet as schemas and scripts (Schmidt et al. 1990).

• Some of these proposals, such as prototype models, consisted of application of representation models long existing in psychology to medical knowledge.
• Other authors however developed formats specifically for representing medical knowledge, such as the concept of illness scripts. Illness scripts are mental scenarios of the conditions under which a disease emerges, the disease process itself, and its consequences in terms of possible signs, symptoms, and management alternatives (Feltovich and Barrows 1984).
• Some empirical support exists for several proposals, and it is likely that (some of) these different knowledge structures coexist in physicians’ memory to be mobilized when needed (Custers et al. 1996; Schmidt and Rikers 2007).

이러한 개념화는 진단 추론을 이해하는 데 틀을 잡았습니다. 일부 차이는 있지만, 이 개념들은 [질병은 기억 속에서 일련의 관찰 가능한 임상 징후와 연관되어 있다]는 기본적인 아이디어를 공유합니다. 간략히, [환자가 가진 manifestation의 존재]가 [의사의 기억 속에서 질병의 정신적 표현mental representation을 활성화]시켜 진단 가설을 생성합니다. 질병과 관련된 다른 징후가 실제로 존재하는지 여부를 확인하기 위해 추가 정보를 검색합니다. 이 검색을 통해 초기 진단과 상반되는 결과가 드러나고 오히려 다른 결과를 제시하게 되면 새로운 가설이 활성화되어 환자의 결과에 대해 테스트될 수 있습니다.

These conceptualizations have framed our understanding of diagnostic reasoning. Notice that, despite their differences, they share the basic idea that diseases are associated in memory with a set of observable clinical manifestations. Briefly, the presence of some of these manifestations in a patient activates in the physician’s memory the mental representation of the disease, generating a diagnostic hypothesis. Search for additional information follows to verify whether other manifestations associated with the disease are actually present. When this search reveals findings that contradict the initial diagnosis and rather suggest others, new hypotheses may be activated and tested against the patient findings. 

진단 추론의 이중성
The dual nature of diagnostic reasoning

추리의 이중 프로세스 이론은 두 가지 다른 형태의 추리가 존재한다고 가정합니다. 

• 하나는 패턴 인식에 기초하고, 하나는 빠르고, 힘들이지 않으며, 대체로 무의식적인 것입니다(일반적으로 시스템 1 또는 유형 1). 
• 다른 하나는 규칙을 적용하기 위해 느리고, 노력하며, 의식적인 통제 하에 이루어집니다(시스템 2 또는 유형 2).
• 유형 1 프로세스가 직관적인 판단을 설명한다면,
• 유형 2 프로세스는 이러한 판단을 검증할 때 이루어져야 합니다.

Dual-process theories of reasoning assume that two different forms of reasoning exist,

• one that is associative, based on pattern-recognition, fast, effort-less and largely unconscious (usually named System 1 or Type 1) and
• another that depends on applying rules, is slow, effortful and takes place under conscious control (System 2 orType 2) (Evans 2008, 2006; Kahneman 2003).
• While Type 1 processes accounts for intuitive judgments,
• Type 2 processes have to take place when these judgments are verified.

이 모델을 의료 진단에 적용해보면, 유형 1 추론은 유형 2 프로세스에 따라 후속 검증이 달라지는 진단 가설의 생성을 설명할 것이다.  
Appling this model to medical diagnosis, Type 1 reasoning would explain the generation of diagnostic hypotheses whose subsequent verification depends on Type 2 processes.  

의사가 진단에 도달하기 위해 비분석적 추론을 사용한다는 실질적인 증거가 있습니다(Norman 및 Brooks 1997). 예를 들어 방사선 전문의는 200ms에 약 70%의 정확도로 의료 영상의 이상을 감지할 수 있었다(Evans et al. 2013; Kundel and Nodine 1975). 
There is substantial evidence that physicians use non-analytical reasoning to arrive at diagnoses (Norman and Brooks 1997). Radiologists, for example, were able to detect abnormalities in medical images with around 70% accuracy in 200 ms (Evans et al. 2013; Kundel and Nodine 1975). 

또한 의사들이 사례의 [복잡성 수준]이나, 사례가 [얼마나 문제가 될 수 있는지]에 대한 인식과 같은, 상황에 따라 [직관적 추론 모드]와 [분석적 추론 모드]를 모두 다른 수준으로 채택한다는 실질적인 증거가 있다(Maede et al. 2007, 2008). 
There is also substantial evidence that physicians adopt both intuitive and analytical reasoning modes in different degrees depending on the circumstances such as the level of complexity of the case or perception of how problematic a case might be (Mamede et al. 2007, 2008). 

진단 추론의 이중 프로세스 표현이 의학 문헌에서 두드러졌다(Croskery 2009). 연구 전통은 진단 오류 문제와 함께 우려의 증가로 촉발되었다. 의사의 인지 프로세스의 결함은 대부분의 진단 오류(Graber 2005)에서 감지되었으며, 인지 오류의 출처는 의학 문헌(Norman 2009; Norman et al. 2017)에서 많이 논의되었다.

• 몇몇 저자들은 추론의 결함을 발견에 의해 유발된 인지 편견, 유형 1 프로세스에서 추론이 자주 발생하는 [휴리스틱 및 지름길에 귀인]하였다(Croskery 2009; Redelmeier 2005).
• 반대로, 다른 저자들은 휴리스틱스가 일반적으로 효율적이며 추론 결함에 대한 설명으로 특정 추론 프로세스보다는 [특정 지식의 결함]을 지적한다(Eva and Norman 2005; McLaughlin et al. 2014; Norman et al. 2017).

이 논란은 의대 교육에 직접적인 영향을 미치기 때문에 이론적인 논의로만 봐서는 안 된다. 
Dual-process representations of diagnostic reasoning have become prominent in the medical literature (Croskerry 2009). A research tradition has grown triggered by increasing concerns with the problem of diagnostic error. Flaws in the physician’s cognitive processes have been detected in the majority of diagnostic errors (Graber 2005), and the sources of cognitive errors have been much discussed in the medical literature (Norman 2009; Norman et al. 2017).

• Several authors have attributed flaws in reasoning, and consequently errors, to cognitive biases induced by heuristics, shortcuts in reasoning frequent in Type 1 processes (Croskerry 2009; Redelmeier 2005).
• Conversely, other authors argue that heuristics are usually efficient and point to specific knowledge deficits rather than particular reasoning processes as the explanation for reasoning flaws (Eva and Norman 2005; McLaughlin et al. 2014; Norman et al. 2017).

This controversy should not be seen as a theoretical discussion only, because it has direct consequences for medical education. 

의대생 임상추론의 개발
The development of clinical reasoning in medical students

전문가가 되기 위한 과정에서 의대생들은 자신의 성과를 뒷받침하는 [질적으로 다른 지식 구조]를 가진 [여러 단계]를 거친다(Schmidt et al. 1990; Schmidt and Rikers 2007). 이 [의료 전문성 개발의 재구조화 이론restructuring theory of medical expertise]은 [학생들이 교육을 통해 발전함에 따라 지식이 어떻게 기억 속에서 구성되고 임상적 문제를 해결하기 위해 사용되었는가]를 이해하는 데 초점을 맞춘 연구 프로그램에서 나왔다. 
In the course towards becoming an expert, medical students move through different stages characterized by qualitatively different knowledge structures that underlie their performance (Schmidt et al. 1990; Schmidt and Rikers 2007). This restructuring theory of medical expertise development has come out of a research program focused on understanding how knowledge was organized in memory and used to solve clinical problems as students progress through education.

[교육의 첫 해]에 학생들은 병리 생리학적 메커니즘에 기초하여 질병의 기원과 결과를 설명하는 인과 네트워크를 대표하는 정신 구조를 빠르게 개발한다(Schmidt et al. 1990; Schmidt and Rikers 2007). 이 단계에서 학생들에게 임상적 문제 진단을 요청한 연구에 따르면, (이 단계의) 학생들은 여전히 [연결된 증상의 패턴을 인식하지 못하기 때문에] 인과적 메커니즘을 바탕으로 개별 증상isolated symptom에 대해 설명하려고 한다. 이러한 처리는 기초과학 지식을 많이 사용하여 힘들고 상세합니다. 
 In the first years of their training, students rapidly develop mental structures representing causal networks that explain the origins and consequences of diseases on the basis of their pathophysiological mechanisms (Schmidt et al. 1990; Schmidt and Rikers 2007). Studies that asked students at this stage to diagnose clinical problems showed that, because students still do not recognize patterns of connected symptoms, they try to explain isolated symptoms based on their causal mechanisms. This processing is effortful and detailed, with much use of basic sciences knowledge. 

지식 구조의 [첫 번째 질적 변화]는 학생들이 임상적 문제를 해결하기 위해 [습득한 지식을 적용하기 시작할 때] 일어난다. 점차 증상으로 이어지는 일련의 사건에 대한 상세한 지식은 [보다 일반적인 설명 모델]이나 [상세한 설명을 나타내는 진단 라벨]에 '캡슐화encapsulated'된다(Schmidt et al. 1990; Schmidt and Rikers 2007). 이 과정을 통해 (예를 들어 증후군이나 단순화된 인과 메커니즘과 같은) [소수의 추상적이고 고차적인 개념]이 [더 많은 수의 하위 수준 개념]을 '요약summarize'하게 된다.

• 예를 들어, 학생들에게 세균성 심내막염과 패혈증이 있는 환자에게서 임상 징후를 설명하도록 요청했을 때, 그들은 그 결과, 즉 증상까지 오염된 주사기의 사용으로 시작되는 일련의 사건들을 단계적으로step-by-step 추론했다.
• 반대로, 전문가들은 '패혈증' 개념을 진단 추론에 이 지식을 사용할 필요 없이, 사건 사슬의 많은 부분을 '캡슐링'하는 라벨로 사용했다(Schmidt et al. 1988).

A first qualitative shift in knowledge structure occurs when students start to apply the knowledge that they have acquired to solve clinical problems. Gradually, the detailed knowledge of the chain of events that leads to a symptom is ‘encapsulated’ in more generic explanatory models or diagnostic labels that stands for the detailed explanation (Schmidt et al. 1990; Schmidt and Rikers 2007). Through this process, a small number of abstract, higher-order concepts, representing for example a syndrome or a simplified causal mechanism, ‘summarize’ a larger number of lower-levels concepts.

• For example, when students were requested to explain the clinical manifestations in a patient presenting with bacterial endocarditis and sepsis, they reasoned step-by-step through the chain of events that starts with the use of contaminated syringes until their consequences, i.e. the symptoms.
• Conversely, experts used the concept of ‘sepsis’ as a label that ‘encapsulates’ much of the chain of events, without the need to use this knowledge in their diagnostic reasoning (Schmidt et al. 1988).

많은 연구에 따르면 전문가들은 사례를 통해 추론할 때 이러한 유형의 '캡슐화된encapsulated' 개념을 많이 사용한다. 그 결과 think aloud나 recall protocol을 해보면, 학생보다 [기초 과학 개념이나 기본 메커니즘을 덜 참조]하는 것으로 나타났다(Boshuizen 및 Schmidt 1992; Rikers et al. 2004, 2000). 그러나 기초과학 지식은 여전히 이용가능하며, 간접적인 추론 척도를 가진 연구가 보여주었듯이 진단 중에 실제로 '무의식적으로unconsciously' 사용된다(Schmidt와 Rikers 2007).

Many studies have shown experts to make much use of this type of ‘encapsulated’ concepts when reasoning through a case, leading to think aloud or recall protocols that contain less reference to basic sciences concepts or underlying mechanisms than the students’ ones (Boshuizen and Schmidt 1992; Rikers et al. 2004, 2000). However, basic sciences knowledge remains available and is indeed ‘unconsciously’ used during the diagnosis as studies with indirect measures of reasoning have shown (Schmidt and Rikers 2007).

[지식 구조의 두 번째 변화]는 [환자에 대한 노출이 증가함]에 따라 발생한다. 캡슐화된 지식은 [특정 질병을 가진 환자를 '대표represent'하는 서술적 구조]로 점차 재편된다(Feltovich and Barrows 1984; Schmidt et al. 1990). 이러한 '질병 스크립트'는 (캡슐화로 인하여) [질병의 인과적 메커니즘]에 대한 지식은 거의 담겨있지 않지만, [질병의 활성화 조건과 임상 발현]에 대한 임상 지식이 풍부하다(Custers et al. 1998). [활성화 조건enabling consition]에 대한 지식은 경험에 따라 증가하는 경향이 있으며, 전문가 의사의 추론에 중요한 역할을 한다(Hobus et al. 1987). 실제 환자에 대한 노출이 늘어나면서 이전에 본 환자의 흔적도 기억 속에 저장된다. 따라서 질병 스크립트는 질병 프로토타입의 표현부터 이전에 본 환자의 표현(Schmidt 및 Rikers 2007)까지 다양한 수준의 일반성different levels of generality에 존재합니다. 
A second shift in knowledge structures occurs as exposure to patients increases. Encapsulated knowledge is gradually reorganized into narrative structures that ‘represent’ a patient with a particular disease (Feltovich and Barrows 1984; Schmidt et al. 1990). These ‘illness scripts’ contain little knowledge of the causal mechanisms of the disease, because of encapsulation, but are rich in clinical knowledge about the enabling conditions of the disease and its clinical manifestations (Custers et al. 1998). Knowledge of enabling conditions tends to increase with experience and play a crucial role in expert physicians’ reasoning (Hobus et al. 1987). As exposure to actual patients increases, traces of previously seen patients are also stored in memory. Illness scripts exist therefore at different levels of generality, ranging from representations of disease prototypes to representations of previously seen patients (Schmidt and Rikers 2007). 

[성공적인 진단 추론]은 결정적으로 [질병에 대한 풍부하고 일관성 있는 정신표현이 개발되었는지]에 좌우되는 것으로 보인다(Cheung et al. 2018). 예를 들어, 진단 추론에서 기초의학 지식의 역할을 조사하고자 했던 일련의 연구에서는, 학생들이 질병과 관련된 임상 특성을 학습할 때 설명을 주거나 주지 않은 상태에서 학습하도록 했다(Woods et al. 2007). [인과적 메커니즘]에 의해 임상적 특성이 어떻게 연결되어 있는지를 알게 된 학생들은, delay 후에 해당 질병의 환자를 진단할 때 진단 정확도가 높아졌다. 이러한 연구는, 지식의 캡슐화 과정knowledge encapsulation process에 대한 추가적인 증거를 제공할 뿐만 아니라, [질병의 기본 메커니즘을 이해하는 것]이 [임상적 특징을 함께 '접착'하는 데 도움]이 되고, 질병에 대한 보다 [일관성 있고 안정적인 정신표현]으로 이어지며, 향후 [유사한 사례를 진단]할 때 질병을 더 쉽게 인식할 수 있도록 한다는 것을 시사한다. 

Successful diagnostic reasoning seems to depend critically on developing rich, coherent mental representations of diseases (Cheung et al. 2018). For instance, a series of studies attempting to investigating the role of biomedical knowledge in diagnostic reasoning had students learning the clinical features associated with a disease either together with explanations of how they are produced or without explanation (Woods et al. 2007). Learning how the clinical features are connected by causal mechanisms led to higher diagnostic accuracy when diagnosing cases of the disease after a delay. Besides bringing additional evidence of the knowledge encapsulation process, these studies suggest that understanding their underlying mechanisms help ‘glue’ the clinical features together, leading to more coherent and stable mental representations of the diseases, which make it easier to recognize them when diagnosing similar cases in the future. 

임상 추론 교육
The teaching of clinical reasoning

위에서 설명한 연구는 [전문가 의사는 어떤 특정한any peculiar 추론 방식을 채택하지 않으며], 학생들에게 가르칠 수 있는 [일반적인 추론 기술 같은 것은 없다]는 실질적인 증거를 제공한다. 그럼에도 불구하고 1990년대에 학생들에게 '보편적인 추론 방법'을 가르쳐야 한다는 제안은 여전히 문헌에서 매우 빈번하게 나타나고 있다(Schmidt와 Mamede 2015). 실제로 최근에는 이중 프로세스 이론이 주목받으면서, 이러한 제안도 [임상 추론] 및 [인지 편향]을 다루는 과목과 같은 개입의 형태로 나타났다(Norman et al. 2017). 
The research described above provides substantial evidence that expert physicians do not employ any peculiar reasoning mode and there is no such thing as general reasoning skills that can be taught to students. Nevertheless, proposals for teaching students how to reason, common in the 1990s, are still very frequent in the literature (Schmidt and Mamede 2015). Indeed, more recently, as dual-process theories have gained attention, these proposals have also gained the form of interventions such as courses on clinical reasoning and cognitive bias (Norman et al. 2017).

놀랄 것도 없이, 훈련생들의 실제 진단 성과를 평가할 때마다, 이러한 [프로세스 지향적 개입의 효과는 무효이거나 미미]했다(Norman et al. 2017; Schmidt and Mamede 2015). 반대로 (임상적 추론의 성격과 그것이 어떻게 전개되는지에 대해 우리가 알고 있는 것과 더 부합하는 것 같은) [질병 지식의 획득과 재구조화를 지향하는 개입]이 훨씬 더 유망해 보였다. 예를 들어, [서로 비슷해보이는 질병을 구별짓는 특징에 관한 지식을 향상시키기 위한 개입]은 추론에서 나타날 수 있는 편향에 대하여 의사를 '면역immunize'시키는 것으로 나타났다.(Mamede et al. 2020).

Not surprisingly, whenever trainees’ actual diagnostic performance was evaluated, the effect of these process-oriented interventions has been null or minimal (Norman et al. 2017; Schmidt and Mamede 2015). Conversely, interventions directed towards acquisition and restructuring of disease knowledge, which seems more in line with what we know about the nature of clinical reasoning and how it develops, looked much more promising. For example, an intervention directed at increasing knowledge of features that discriminate between similar-looking diseases successfully ‘immunized’ physicians against bias in reasoning (Mamede et al. 2020). 

[가설연역적 모델의 시뮬레이션을 사용한 직렬-단서 접근법]은 임상 추론 교육을 위해 제안된 가장 보편적인 개입으로 문헌의 최근 리뷰에서 나타났다(Schmidt와 Mamede 2015). 이 접근 방식에서는 사례의 정보가 [단계별로 공개]되며, (학습자는) 각 단계에서 진단 가설을 생성하고, 진단 결정에 도달하기 위해 필요한 추가 정보를 파악해야 한다. 이 접근방식은 거의 조사되지 않았다. 
The serial-cue approach with simulation of the hypothetico-deductive model appeared in a recent review of the literature as the most prevalent intervention proposed for the teaching of clinical reasoning (Schmidt and Mamede 2015). In this approach information of the case is disclosed step-by-step, and students required in each step to generate diagnostic hypotheses and identify which additional information is needed to arrive at a diagnostic decision. The approach has rarely been investigated. 

실제 연습과 유사하기 때문에 시리얼 큐 접근법이 광범위하게 사용되는 것은 설명될 수 있지만, 아직 [정보 검색을 가이드할 질병 스크립트를 개발하지 못한 학생들]에게는 이 방식이 크게 부담스러울 수 있다는 주장이 제기되어 왔다. 
Its similarity to real practice may explain the widespread use of the serial cue approach, but it has been argued that it may be overwhelming for students who do not have yet developed illness scripts to guide the search for information. 

임상 추론 교육을 위한 지침적 접근법으로서의 [자기 설명]은 최근 챔버랜드와 동료들이 수행한 일련의 연구(챔버랜드 외 2013, 2015, 2011)에서 테스트되었다. 
Self-explanation as an instructional approach for the teaching of clinical reasoning has been tested in a series of studies conducted by Chamberland and colleagues (Chamberland et al. 2013, 2015, 2011) in recent years. 

[자기 설명을 사용한 학생들]은 자기 설명 없이 연습한 학생들보다 테스트에서 유사한 경우를 더 잘 진단했다. 학생들은 생체의학 지식을 폭넓게 활용해야 하는 사례에 대한 자기 설명만으로 이득을 얻는데, 이는 진단 추론에서 그러한 지식의 가치를 재확인하는 연구 결과입니다. [신중한 성찰deliberate reflection](아래 참조)과 함께, 자기 설명은 최근 보고된 Sherbrooke 의과대학의 종방향 커리큘럼 프로그램에 채택되었다(체임버랜드 외 2020).
Students who used self-explanation better diagnosed similar cases in the test than their peers who had practiced without self-explanation. Students only benefitted from self-explanation on cases with which they were less familiar and which required them to extensively use biomedical knowledge, a finding that reaffirms the value of such knowledge in diagnostic reasoning. Together with deliberate reflection (see below), self-explanation has been adopted in a longitudinal curricular program at the Sherbrooke Medical school, an experience which has been recently reported (Chamberland et al. 2020). 

(자기 설명과는 달리), 생체의학적 지식보다 [임상적 지식에 초점을 맞춘 교육적 개입]도 제안되었다. 이러한 개입은 임상 문제와 관련하여 실습하는 동안, [이전에 습득한 임상 지식의 인출 및 당면한 정보에 대한 정교화]를 촉진합니다. 이러한 개입은 다양한 형식을 취함에도 불구하고 당면한 문제에 대해 서로 다른 대체 진단 방법을 비교하고 대조할 수 있는 지침을 학생들에게 제공한다는 기본 개념을 공유합니다. 
Instructional interventions that, differently from self-explanation, focus on clinical rather than biomedical knowledge have also been proposed. These interventions foster retrieval of previous acquired clinical knowledge and elaboration on the information at hand during practice with clinical problems. Despite the different formats they may take, these interventions share the basic idea of providing students with guidance to compare and contrast different alternative diagnoses for the problem at hand. 

일반적으로 의료교육에서 '혼합연습mixed practice' 이라고 하는 인터리빙 연습interleaving practice는 위에서 언급한 개입의 요건이다. [생김새는 비슷하지만 실제로는 진단이 다른 임상적 문제]와 [실제로는 다른 질병이지만 생김새가 비슷한]의 특징을 한 연습에서 함께 제시해야 비교하고 대조할 수 있다. [같은 진단의 예를 함께 제시]하는 [블록 연습blocked practice]과 비교했을 때, [혼합 연습]의 이점은 혼합 또는 차단된 연습으로 훈련된 후 심전도 해석 시 학생들의 성과를 비교하는 연구에서 입증되었다(Ark et al. 2007; Hatala et al. 2003). 
Interleaving practice, usually referred to in medical education as ‘mixed practice’, is a requirement for the abovementioned interventions. It is only possible to compare and contrast the features of clinical problems that may look similar but have in fact different diagnoses when problems of different diseases that look alike are presented together in the same exercise. The benefits of mixed practice relative to blocked practice, which presents examples of the same diagnosis together, have been demonstrated in studies comparing students’ performance when interpreting EKG after being trained either with mixed or blocked practice (Ark et al. 2007; Hatala et al. 2003). 

임상 추론을 가르칠 때 worked example를 사용하여 (정보) 처리량을 줄이는 것은 거의 조사되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고, 이 개입이 더 많은 관심을 받을 가치가 있다는 징후는 학습 진단 지식에 대한 잘못된 예와 다른 유형의 피드백의 사용의 영향 또는 진단 역량에 대한 반사 추론의 연구(Ibiapina)의 장점을 탐구하는 몇 가지 연구에서 나왔다. 외. 2014). 

Decreasing processing through the use of worked examples in the teaching of clinical reasoning has been more scarcely investigated. Nevertheless, indication that this intervention deserves further attention has come from a few studies exploring the influence of using erroneous examples and different types of feedback on learning diagnostic knowledge (Kopp et al. 2008, 2009) or the benefits of studying worked examples of reflective reasoning for diagnostic competence (Ibiapina et al. 2014). 

이러한 아이디어를 기술한 원고는 얼마나 자주 보건학 교육의 진보에 나타나나요?
How often do manuscripts delineating these ideas appear in advances in health sciences education?

Table 2

의학 교육의 인식의 미래: 인지과학
The future of cognition in medical education: Cognitive science

첫째, 교육에 강한 영향을 미치는 임상 실습의 발전은 새로운 연구 수요를 가져왔다. 그 중 하나가 인공지능의 통합 등 의료의 디지털화다(Wartman and Combs 2018). 전문가 지식 또는 기계 학습에서 파생된 컴퓨터 기반 알고리즘은 진단 및 예후 결정을 획기적으로 개선할 것으로 기대된다(Obermeyer 및 Emanuel 2016). 
First, developments in clinical practice that have strong implications for education have brought new research demands. One of these developments is the digitalization of health care, including the incorporation of artificial intelligence (Wartman and Combs 2018). Computer-based algorithms, whether derived from expert knowledge or machine learning, are expected to dramatically improve diagnostic and prognosis decisions (Obermeyer and Emanuel 2016). 

그러나 이러한 변화의 "부작용side effect"도 이미 오래전에 확인되었다. 예를 들어, 자동화 시스템에 지나치게 의존함으로써 발생하는 "자동화 편향automation bias"은 임상의가 초기 인상initial impression을 검토하는 빈도를 낮추고, 결국 오류를 발생시키는 경향이 있다(Bond et al. 2018; Lyell and Coiera 2017). 향후 연구는 임상의들이 이러한 편견을 뒷받침하는 메커니즘을 더 잘 이해하고 훈련생들을 그들에게 덜 민감하게 만드는 방법을 연구하기 위해 이러한 개발을 실무에 통합할 수 있도록 어떻게 더 잘 준비할 수 있는지 탐구해야 한다. 게다가, 의료의 디지털화는 임상적 환경에 변화를 가져왔으며, 이는 학생들이 그들의 경험을 통해 배울 수 있는 것에 영향을 미칠 것이다. 예를 들어, 현재 여러 기관에서 전자 건강 기록(EHR)과 연계된 [임상 의사결정 지원 시스템]을 채택하고 있다(Keenan et al. 2006). 컴퓨터가 광범위하게 활용되면서 환자 진료 방식이 크게 변화되었다. 임상현장은 '의사-컴퓨터-환자'라는 삼각구도를 이루게 되었고, staff room은 학생 및 레지던트들이 한줄로 컴퓨터 화면을 응시하는 모습이 되었다. 

However, “side effects” have long been identified. For example, “automation bias” resulting from overreliance on automation systems tends to make clinicians less prone to review their initial impressions, eventually causing errors (Bond et al. 2018; Lyell and Coiera 2017). Future research should explore how clinicians can be better prepared to incorporate these developments in their practice, aiming also at better understanding the mechanisms underlying such biases and how to make trainees less susceptible to them. Moreover, the digitalization of health care has brought changes to the clinical setting that affect what students can learn from their experiences there. Think, for example, of clinical decision support systems, often associated with electronic health records (EHR), now widely adopted (Keenan et al. 2006). Patient care has been substantially altered by the widespread presence of computers, with clinical encounters now involving the ‘provider-computer-patient triangulation’ and staff rooms changed into rows of students and residents staring at computer screens. 

한편, EHR은 강력한 교육 도구가 될 수도 있습니다. 이들 중 다수는 관리 지점에서 온라인 학습 리소스에 대한 즉각적인 액세스를 제공합니다. 예를 들어, 수련생은 clinical encounter 상황에서 환자관리에 대한 임상 가이드라인이나 권고안을 '가져올pull' 수 있습니다. 이것은 새로운 지식이 미래에 사용될 것과 매우 유사한 맥락에서 학습될 수 있도록 할 것이며, 이는 검색가능성을 촉진하는 기본 원칙이다. 또한 EHR은 교육생들에게 사례를 쉽게 검토할 수 있는 기회를 제공하고, 환자의 임상 경험을 쉽게 추적할 수 있도록 지원할 것이다(Keenan et al. 2006; Tierney et al. 2013). 
On the one hand, EHRs can be powerful educational tools. Many of them offer instant access to online learning resources at point of care. Trainees can, for example, ‘pull’ clinical guidelines or recommendations about care management during the clinical encounter. This would allow for new knowledge to be learned in a context very similar to the one in which it would be used in the future, a basic principle to facilitate retrievability. EHRs also gives trainees the ossibility to easily go back to review a case and facilitates keeping track of one’s clinical experiences (Keenan et al. 2006; Tierney et al. 2013). 

반면에 잠재적인 부작용은 논의되었다. 예를 들어, 온라인 정보의 양이 압도적일 수 있으며, 훈련생들의 관심은 [환자]보다도 [데이터 입력 프로세스]로 옮겨갈 수 있습니다. 좀 더 미묘하게, EHR로 인해, 교육생들은 연구 결과를 해석하고, 해석한 결과를 바탕으로 내러티브를 구성하지 않아도 될 수도 있으며, 오히려 환자의 raw data를 지도의사에게 쉽게 전달할 수 있는 가능성이 생긴다. 따라서 학생이나 전공의가 문제를 두고 고민할reflect upon 인센티브가 감소하며, 담당 의사와 논의할 기회도 감소합니다(Peled et al. 2009; Wald et al. 2014). EHR과 CDDS가 교육생 학습에 어떤 영향을 미치며, 학습 육성을 위해 시스템 자체 또는 시스템 용도의 특정 특성을 최적화할 수 있는지가 인지과학 연구 내에서 주목을 끌 가능성이 높은 영역의 예이다.

On the other hand, potentially adverse effects have been discussed. For example, the volume of online information may be overwhelming, and trainees’ attention may be diverted from the patient to the dataentering process. More subtly, EHRs give trainees the possibility to easily convey the raw patient data to supervisors, without being compelled to interpret findings and build a narrative out of them. Incentive for the student or resident to reflect upon the problem therefore decreases, and so does the opportunity for discussion with attending physicians (Peled et al. 2009; Wald et al. 2014). How EHRs and CDDS affect trainees learning and which specific characteristics of the system itself or of its use can be optimized to foster learning are examples of areas that are likely to call attention within cognitive science research. 

 

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Adv Health Sci Educ Theory Pract. 2020 Dec;25(5):1025-1043.

 doi: 10.1007/s10459-020-10011-0. Epub 2020 Nov 26.

How cognitive psychology changed the face of medical education research

Henk G Schmidt 1, Silvia Mamede 2

Affiliations collapse

Affiliations

• 1Department of Psychology, Erasmus University, P.O. Box 1738, 3000, DR, Rotterdam, the Netherlands. schmidt@fsw.eur.nl.
• 2Department of Psychology, Erasmus University, P.O. Box 1738, 3000, DR, Rotterdam, the Netherlands.

• PMID: 33244724
• PMCID: PMC7704490
• DOI: 10.1007/s10459-020-10011-0

Free PMC article

Abstract

In this article, the contributions of cognitive psychology to research and development of medical education are assessed. The cognitive psychology of learning consists of activation of prior knowledge while processing new information and elaboration on the resulting new knowledge to facilitate storing in long-term memory. This process is limited by the size of working memory. Six interventions based on cognitive theory that facilitate learning and expertise development are discussed: (1) Fostering self-explanation, (2) elaborative discussion, and (3) distributed practice; (4) help with decreasing cognitive load, (5) promoting retrieval practice, and (6) supporting interleaving practice. These interventions contribute in different measure to various instructional methods in use in medical education: problem-based learning, team-based learning, worked examples, mixed practice, serial-cue presentation, and deliberate reflection. The article concludes that systematic research into the applicability of these ideas to the practice of medical education presently is limited and should be intensified.

Keywords: Cognitive load; Distributed practice; Elaborative discussion; Interleaving practice; Knowledge acquisition; Medical expertise; Retrieval practice; Self-explanation.