의학교육에서 한때 있었던, 미래의 있을 미신(J Grad Med Educ, 2020 )
The Once and Future Myths of Medical Education
Geoff Norman, PhD, MA, BSc, FRSC

 


교육 분야는 [그럴듯하지만 검증되지 않은 아이디어와 유행]에 특히 민감해 보인다. 긴 세월에 걸쳐 등장했다가 사라진 여러가지 그럴듯한 이론이나 다소 허술한 연구에 근거해 흥미로운 사상사를 쓸 수도 있다. 그리고... 일단 아이디어가 자리를 잡으면 뿌리 뽑기가 어렵다. —Henry L. Roediger III, PhD1
The field of education seems particularly susceptible to the allure of plausible but untested ideas and fads (especially ones that are lucrative for their inventors). One could write an interesting history of ideas based on either plausible theory or somewhat flimsy research that have come and gone over the years. And . . . once an idea takes hold, it is hard to root out. —Henry L. Roediger III, PhD1

Roediger1이 지적한 바와 같이, 이러한 신화들 중 많은 것들은 놀랄 만한 수명을 가지고 있다. 어떤 신화들은 100년 이상 존재했을 뿐만 아니라 100년 전에 반증되었다.
As Roediger1 points out, many of these myths have remarkable longevity. Some myths have not only been around for more than 100 years, but also were disproved more than 100 years ago (see TABLE).

"좋은 과학"에 기초한 무수한 공격 앞에서조차 , 많은 신화가 견고하게 오래 유지된다는 것은 [신화 부수기myth-busting]가 [유의미한 과학적 사실에 대한 진술]보다 훨씬 더 많이 수반되어야 한다는 명백한 증거이다.
the robustness and longevity of many of these myths, in the face of multiple assaults based on ‘‘good science,’’ is prima facie evidence that myth-busting must involve far more than a statement of the relevant scientific facts.

교육신화의 특징
Characteristics of Educational Myths


교육 신화의 성격에 대한 일부 반영은 다른 신화들과 몇몇 독특한 측면들을 드러낸다. 의학 교육 신화는 다른 한편으로는 과학적인 증거의 영향에 영향을 받지 않는 것으로 보인다. 그런 점에서 그들은 (지구가 평평하고, 예방접종은 자폐증을 유발하고, 동종요법으로 질병을 치료한다는 것과 같은) 더 대중적인 신화들과 공통적인 특징을 공유한다.
Some reflection of the nature of education myths reveals properties common to other myths and some unique aspects. On the one hand, medical education myths endure and are apparently immune to the impact of scientific evidence. In that regard they share common characteristics with other more popular myths, like the earth is flat, vaccinations cause autism, and homeopathy cures illness.

반면에, 지구의 평탄도나 예방접종에 관한 것과 달리, 교육신화는 간단히 고쳐지지 않는다; 'trainee의 학습 스타일에 맞추는 것이 학습을 강화시킨다'는 것과 같이, 많은 교육 신화가 대학원 수준의 교사 양성 과정의 핵심 커리큘럼의 일부이다. 게다가, 이러한 신화를 공유하는 공동체는 고학력자이고, 그들 스스로 과학 문헌에 대한 문해력을 갖추었다고 생각할 가능성이 높다.
On the other hand, unlike those concerning the earth’s flatness or vaccinations, education myths are not proselytized by a small fringe; many, like adjusting for trainee learning styles enhances learning, are part of the core curriculum in postgraduate level teacher training courses. Moreover, the community that shares these myths is highly educated and would likely consider themselves scientifically literate.


왜 교육계가 신화 전파에 취약한가?
Why Is the Education Community Vulnerable to the Dissemination of Myths?


1. 인간
1. Human


교육자들은 인간이고, 인간들은 우리가 정보를 처리하는 방식에 내재된 다양한 편견에 취약하다는 것을 보여주었다. 사람들은 정보를 객관적으로 처리하지 않는다. 오히려 사람들은 선입견을 통해 정보를 걸러낸다. 
Educators are human, and humans have been shown to be vulnerable to various biases inherent in the way we process information. People do not process objectively. information Rather, people filter information through their preconceptions. 

확증편향 Confirmation Bias:

사람들은 자신의 선입견에 부합하는 정보를 적극적으로 찾고 우선 순위를 매기는 경향이 있으며, 이는 자신의 이전 관점을 반박하는 정보보다 높습니다.
People tend to actively seek out and prioritize information consistent with their preconception, higher than information that refutes their prior view.

Wason5는 [3개의 숫자로 구성된 시퀀스]를 사용하여 효과의 초기 데모를 발표했습니다. 참가자들은 순서를 만든 잠재적인 기본 규칙을 추론하거나 제안하도록 요청받았다. 그들은 세 개의 숫자로 이루어진 다음 문자열을 시퀀스에 제안함으로써 규칙을 테스트할 수 있습니다. 올바른 기본 규칙을 결정한 사람은 거의 없었지만, 대부분은 확인 사례를 일관되게 제시함으로써 확인 편견을 입증했다. 
The initial demonstration of the effect was published by Wason5 using sequences of 3 numbers. Participants were asked to infer or propose potential underlying rules that created the sequence. They could test a rule by suggesting the next string of 3 numbers in the sequence. Few determined the correct underlying rule, but most demonstrated confirmation bias by consistently suggesting confirmatory examples. 

수학적 게임에서 교육적 신화로 연결되는 다리를 만드는 것은 어렵다. 그러나 또 다른 검증 편향 연구는 훨씬 더 확실한 연관성을 드러냈습니다. 이 연구에서 로드 등은 사형 억제 가치에 대한 찬반 견해가 강한 참가자를 식별했다. 연구원들은 [명백히 과학적인 증거]를 주더라도, 토론의 불씨를 진정시키기보다는 빈번하게 부채질할 것이라고 결론지었다."6 
It is difficult to make a bridge from a mathematical game to educational myths. But another study of confirmation bias revealed a much more solid link. In this study, Lord et al6 identified participants who had strong views for and against the deterrent value of capital punishment. The researchers concluded that provision of ostensively scientific evidence ‘‘will frequently fuel rather than calm the fires of debate.’’6 

사회적, 행동적, 임상적 연구에 내재된 불확실성을 감안할 때, [논쟁의 양쪽 측면 모두에서 연구 결과를 찾기는 꽤 쉽다]. 확인 편향은 교육자들이 그들의 결론을 뒷받침하는 증거를 "체리 픽"할 것이라는 불행한 결론으로 이어지고, 그래서 추가적인 자료들은 그들의 신화에 대한 믿음을 증가시키는 역설적인 효과를 가져올 수 있다. 

Given the uncertainties inherent in social, behavioral, and clinical research, it is quite easy to find studies on both sides of a debate. Confirmation bias then leads to the unfortunate conclusion that educators will ‘‘cherry pick’’ the evidence that supports their conclusion, so that the additional data may have the paradoxical effect of increasing their belief in the myth. 



생생성/가용성 편중:
Vividness/Availability Bias:


인간의 기억은 들어오는 자극과 기억 속에 저장된 지식 사이의 연관성을 만든다. 반복 노출은 이러한 연관성을 향상시킵니다. 불행하게도, 다른 요인들, 예를 들어 특히 극적인 사건이나 생생한 사건 묘사도 마찬가지입니다.7 사건 발생 가능성에 대한 [통계 정보]를 처리하는 것보다 사건에 대한 [이야기를 기억]하는 것이 훨씬 쉽습니다. 이것은 실제로 교육적으로 유용한 전략이 될 수 있다; 일련의 연구에서, 우즈 외 연구진은 기초 과학을 질병의 징후와 증상을 상기시키는 데 도움을 주는 "이야기"로 볼 수 있다는 것을 보여주었다. 
Human memory makes associations between incoming stimuli and knowledge stored in memory. Repeated exposure enhances these associations. Unfortunately, so do other factors, such as particularly dramatic or vivid portrayals of events.7 It is much easier to recall a story about an event than to process statistical information about the likelihood of the event. This can actually be an educationally useful strategy; in a series of studies, Woods et al8,9 have shown that basic science can be viewed as a ‘‘story’’ to aid in recall of signs and symptoms of diseases. 


이러한 생생한 발견이 보여주는 것은 [사람들은 하나의 생생한 반례로 과학적 증거를 기각하는 것에 거리낌이 없다는 사실]이다. 한 가지 자주 반복되는 예는 공항으로 가는 도중에 교통사고로 사망할 확률이 비행기 사고로 사망할 가능성보다 높다는 것입니다. 그러나 소형 비행기나 사망자가 거의 없는 항공 추락사고도 대서특필되고 있지만 고속도로 사망자는 거의 없습니다. 
The consequence of this vividness heuristic is that people have no qualms about dismissing scientific evidence by using a single vivid counter example. One frequently repeated example is that your chance of being killed in a car accident on the way to the airport is higher than your chance of being killed in an air crash. But air crashes, even involving small airplanes and few deaths, make headlines—highway deaths rarely do. 

교육에서도 유사한 메커니즘이 발생할 수 있다. 예를 들어, 아무도 자신을 시각 학습자나 언어 학습자로 선언하는 데 어려움을 겪지 않기 때문에, 이 버전의 학습 스타일은 그 진실성을 뒷받침할 많은 직접적 증언을 찾을 수 있습니다. 불행하게도, [스스로 보고한 시각/언어 학습]은 [직접 측정한 공간 및 언어 능력]이나, [시각 또는 언어 지향적 교육 자료를 통한 학습]과는 관련이 없는 것으로 나타났다.10 
In education, similar mechanisms can arise. For example, no one has any difficulty declaring themselves as visual or verbal learners, so this version of learning style can find many firsthand testimonials to support its veracity. Unfortunately, self-reported visual/verbal learning has been shown to have no relation to either direct measures of spatial and verbal ability, or learning from visually or verbally oriented instructional materials.10 

2. 과학자
2. Scientists

과학적인 글쓰기는 "possible", "may", "likely"와 같은 조건부 단어들로 가득 찬 독특한 양식 형태를 가지고 있다. 과학적인 글쓰기는 회색 음영으로 나오며, 검은색과 흰색은 팔레트에 나타나지 않는다. 이 설명은 모든 과학에서 사실이지만 임상, 사회 및 행동 과학에서는 두 배로 그렇습니다. 기본적인 증거가 이론적 예측에 있는 자연과학에 비해, 우리의 이론은 일반적으로 H0-차이없음, H1-차이있음의 형태를 취한다. 
Scientific writing has a peculiar stylistic form, replete with conditional words like ‘‘possible,’’ ‘‘may,’’ and ‘‘likely.’’ Scientific writing comes in shades of gray; black and white do not appear in the palette. While this description is true of all sciences, it is doubly so in clinical, social, and behavioral sciences. Compared with natural sciences, where the fundamental proof lies in a theoretical prediction, our theories generally take the form of H0–no difference, H1–difference. 

더욱이, [전통적인 피셔 통계 추론]은 그 로직의 필수적인 구성요소로서 [불확실성]에 기반을 두고 있다. 통계적 추론은 항상 차이가 없을 때 차이를 선언할 확률 5%에 해당하는 임계값(허위 양수)으로 시작합니다. 이는 거짓 음의 비율에 영향을 미칩니다. 정확히 0.05 수준에서 가설을 기각할 경우 복제 가능성은 50%에 불과합니다. 11,12 따라서 임상 및 행동 분야에서 [연구 결과를 복제하지 못하는 것]에 대한 우려가 증가하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.13,14 
Moreover, traditional Fisherian statistical inference builds in uncertainty as an essential component of the logic. Statistical inference always begins with a critical value corresponding to a 5% probability of declaring a difference when there is none: a false positive. This in turn has implications for the false negative rate: if the hypothesis is rejected at exactly the 0.05 level, the likelihood of replication is only 50%.11,12 Therefore, it is not surprising that failure to replicate findings is a growing concern in the clinical and behavioral disciplines.13,14 

임상 연구에서는 적어도 치료(300mg 용량)와 결과(치사율, 심박출량)에서 일관성을 가질 수 있다. 의료 교육에서, 현실적 환경(예: 교실)에서는 그러한 일관성이 사실상 불가능하다. 일부 랩 기반 실험 연구는 서면 또는 비디오 프리젠테이션과 객관식 테스트와 같은 결과를 사용하여 개입을 완전히 표준화할 수 있지만, 이러한 엄격한 제어는 예외입니다. 또한, 문제 기반 학습(PBL)과 같은 개념은 표준화를 거스를 정도로 많은 형태로 운영될 수 있습니다. 그러므로 비복제가 의학교육에서 중요한 문제라는 것은 이해할 수 있다. 널리 인용된 연구인 '''복제 프로젝트Replication Project'''에 의하면 심리학의 고전적 발견 중 39%만이 복제될 수 있다고 보고했다.
In clinical research, it is at least possible to have consistency in treatments (a 300mg dose) and outcomes (mortality, cardiac output). In medical education, in realistic environments (eg, classrooms), such consistencies are virtually impossible. While some lab-based experimental research may be able to completely standardize interventions using, for example, written or video presentations, and outcomes, such as multiple-choice tests, such tight control is the exception. Moreover, a concept like problem-based learning (PBL) can be operationalized in so many forms that it defies standardization. It is therefore understandable that non-replication is a significant issue in medical education. A widely cited study, the ‘‘Replication Project,’’14,15 reported that only 39%of classic findings in psychology were able to be replicated.

이 문제에 대한 한 가지 가능한 해결책은 BEME(Best Evidence Medical Education) 프로젝트에서 지원하는 메타 분석 기법의 사용이다.16 여기서도 교육 연구의 성격의 결과로 문제가 빠르게 발생한다. 첫 번째, 임상 연구에서 문헌 검색은 적절한 논문의 높은 비율을 산출할 수 있으며, 때로는 식별된 논문의 50%에 근접할 수 있습니다. 교육에서, "PBL"이나 "자체 평가" 또는 "직업 간 교육"과 같은 용어가 매우 많은 맥락에서 사용될 수 있기 때문에, 검색을 통한 경험적 연구의 산출량yield이 매우 낮다. 몇 년 전 20개의 BEME 리뷰를 자세히 검토해 본 결과, 최초 검색에서 약 10만 개의 기사를 확인했지만 실제 리뷰는 총 818개의 논문에 근거하여 0.8%의 산출량yield을 기록했습니다. 
One possible solution to this problem is the use of meta-analytical techniques, as supported by the Best Evidence Medical Education (BEME) project.16 Here, too, problems quickly arise as a consequence of the nature of educational research. The first is that in clinical research, a literature search can yield a high proportion of appropriate articles, sometimes approaching 50% of those identified. In education, because a term like ‘‘PBL’’ or ‘‘self-assessment’’ or ‘‘interprofessional education’’ can be used in so many contexts, the yield of empirical research fromsearches is very low. A fewyears ago, I reviewed 20 BEME reviews in detail and found that, while in the initial search they identified about 100000 articles, the actual reviews were based on a total of 818 papers, a yield of 0.8%. 


두 번째 문제는 [용어의 부정확성]에서 발생한다. "가상 현실"과 같은 용어가 컴퓨터 모니터의 사실적인 동적 프리젠테이션에서 매우 다른 결과를 가지고 눈으로 직접 이미지를 표시하는 헤드셋에 이르기까지 모든 것을 의미할 수 있다.17 따라서 개입과 결과가 다를 때, 그리고 연구의 결과 샘플이 작을 때, 좋은 정보를 제공하는 메타 분석이 불가능합니다. 
The second problem arises from the imprecision of the terms, where a term like ‘‘virtual reality’’ can mean anything from a realistic dynamic presentation on a computer monitor to a headset displaying images directly to the eyes, with very different consequences.17 Thus, when the interventions and outcomes differ, and the resulting sample of studies is small, an informative meta-analysis is not possible. 

그 결과, 정확히 반대 입장을 지지하는 연구 뿐만 특정 입장을 지지하는 연구도 비교적 쉽게 찾을 수 있다. 다시, 인간으로서 데이터를 확인하려는 경향을 감안할 때, 우리는 우리의 입장을 뒷받침하는 연구를 인용합니다. 
The consequence, is that it is relatively easy to locate studies that support a particular position as well as its exact opposite. In turn, given our propensity as humans to seek confirming data, we cite the study that supports our position. 

3. 교사들
3. Teachers

어떤 이성적인 사람도 물리학자만큼 양자역학을 잘 이해한다고 가정하거나 외과의사만큼 복강경 수술을 할 수 없다고 가정하지 않을 것이다. 그러나 모든 사람들이 자신의 의견이 소위 전문가와 동등하다고 생각하는 분야도 있다. 예술Art은 그러한 특징을 지니는 한 분야이다. 많은 사람들은 집 페인트 캔 몇 개와 오래된 붓 몇 개를 고려하면 잭슨 폴록과 동등할 수 있다고 믿는다. 유감스럽게도 교육도 (자신의 의견이 전문가와 동등하다고 생각하는) 또 다른 분야로 보인다. 모든 사람들은 사람들이 다른 것에 기초하지 않더라도, 단지 그것을 하기 위해 노력한 오랜 세월을 바탕으로 어떻게 배우는지에 대해 상당한 이해를 하고 있다고 상상합니다. 그 결과, 교육은 지속적 신화로 가득 차 있으며, 일부는 교육 전문성에 대한 특별한 주장이 없는 선의의 학자들에 의해 행해지고 있다. 
No rational person would presume that they understand quantum mechanics as well as a physicist, or could perform laparoscopic surgery as well as a surgeon. Yet there are areas where everyone presumes that their opinions are the equal of so-called experts. Art is one area: many believe that, given a few cans of house paint and some old brushes, they could be the equal of Jackson Pollock. Regrettably, education appears to be another area. Everyone imagines themselves to have considerable understanding of how people learn, based, if on nothing else, on the many years they spent trying to do just that. As a consequence, education is rife with enduring myths, perpetrated in part by well-meaning academics who have no particular claim to educational expertise. 

다음과 같은 인간의 상태에 대한 격언이 붙어있는 알버트 아인슈타인의 포스터가 얼마나 많은가? 
How many posters of Albert Einstein, accompanied by a maxim about the human condition, have been printed? Here are a few:

  • 지식보다 상상력이 더 중요합니다.
  • 지성의 진정한 표시는 지식이 아니라 상상력이다.
  • 진짜 가치 있는 건 직감뿐입니다.18
  • Imagination is more important than knowledge.
  • The true sign of intelligence is not knowledge but imagination.
  • The only real valuable thing is intuition.18

아인슈타인이 물리학에 대한 탁월함으로 어떻게 학습에 대한 그의 의견이 건전하다는 결론을 내리게 되었는지는 명확하지 않다. 우리는 한 분야의 전문가가 다른 모든 분야에서 경청되어야 한다고 생각하는 것 같다 (유감스럽게도, 할리우드 배우들도 같은 과대망상에 시달리고 있으며, 자격증은 훨씬 적다.) 
It is not clear to me how Einstein, with his brilliance in physics, came to the conclusion that his opinions about learning were sound. We appear to believe that an expert in one area should be heard in all other areas. (Regrettably, Hollywood actors suffer from the same delusion of grandeur, with far fewer credentials.) 

내가 보기에, 고작 이 짧은 몇 줄에 [교육에서 가장 오래 지속되고 잘못된 신화 중 하나]가 무엇인지 요약되어 있다. 지식은 불필요한 악으로 간주되고, 그 모든 고약한 시험에 합격하기 위해 습득되었다가 잊혀진다는 것이다.
In my view, these few succinct lines summarize what is one of the most enduring and misguided myths in education. Knowledge is viewed as an unnecessary evil, acquired to pass all those nasty exams—and then forgotten. 

실제 연구에 의해 반증된 100년의 이론 이후, 1990년까지 인지 심리학은 [하나의 영역에서 성공적인 문제 해결]은 상상력이 아닌 관련 [지식의 양]에 의해 결정된다는 것을 확인했습니다.19,20 퍼킨스와 살로몬 21은 다음과 같이 말했습니다. 
After a century of theories disproved by actual research, by 1990, cognitive psychology resolved that successful problem solving in one domain was determined by the amount of relevant knowledge— not imagination—the problem solver possessed.19,20 As Perkins and Salomon21 said: 

사고는 [특정한, 맥락 의존적 기술] 및 (다른 지식영역에 대한 적용도가 낮은) [지식 단위]에 의존한다. (한 맥락에서 훈련받은 다음 다른 영역으로 전이될 수 있는) [일반화되고 맥락-독립적 기술]이라는 것에 대한 굳건한 경험적인 증거는 부족하고, 이것이 그저 희망적 생각wishiful thinking임이 증명되었다.21 
Thinking depends on specific, context-bound skills and units of knowledge that have little application to other domains . . . The case for generalizable, context-independent skills that can be trained in one context and transferred to other domains has proven to be more a case of wishful thinking than hard, empirical evidence.21 



이 관점에 도전할 만한 것은 아무것도 나오지 않았다. 그러나 교육자들은 이제 보편화된 이 발견을 받아들이려 하지 않는 것 같다. 물론, 사고와 전문지식은 단순한 팩트facts 이상의 것을 필요로 한다. 학습에 있어 중요한 연구 영역 중 하나는 전이transfer이다. 즉, 관련 지식을 메모리에서 검색하여 유사하지만 새로운 문제를 해결하는 것입니다. 일반적으로 관련 지식을 습득한 참가자는 새로운 문제를 해결하기 위해 해당 지식을 회수할 수 있습니다. 
Nothing has emerged to challenge this perspective. However, educators appear reticent to accept this now universal finding. To be sure, thinking and expertise do require more than facts. One critical area of research in learning is transfer—retrieving relevant knowledge from memory to solve new, dissimilar, but related problems. Typically, participants who have learned the relevant knowledge may be able to retrieve it to solve a new problem more than 10% to 30%of the time. 

많은 의학 교육자들은 전이transfer의 역할에 대해 알지 못한다. 대신, 교육계는 임상적 추론이나 문제 해결과 같은 일반적이고 내용이 없는 기술을 기본으로 합니다. 그리고 아이의 장난감처럼, 한 개의 못을 다른 못에 박으면, [맥락-비의존적 기술]이라는 개념은 메타인지, 인지적 편견, 비판적 사고와 같은 이름만 바꿔가며 끊임없이 변신하고 있다.22 

Many medical educators are not aware of the role of transfer. Instead, the education community defaults to general, content-free skills like clinical reasoning or problem solving. And, like the child’s toy where, when you hammer one peg down another takes its place, the notion of these context-free skills is constantly mutating into different labels like metacognition, cognitive biases, and critical thinking.22 

신화의 지속성에 대해 우리가 할 수 있는 일은? 
What Can We Do About the Persistence of Myths? 


[단순 증거 제시]만으로 최초 판단과 관련된 관성을 극복할 것 같지는 않다. 실제로, Lord et al6가 보여주었듯이, 이러한 노출은 (태도가 더욱 극단적으로 되는) "태도 양극화attitude polarization"를 초래할 수 있다는 몇 가지 증거가 있다.
it is unlikely that simple presentations of evidence will overcome the inertia associated with the original judgment. Indeed, as Lord et al6 showed, there is some evidence that this exposure can result in ‘‘attitude polarization’’ where attitudes become more extreme.

마찬가지로, "가능한 한 객관적이고 편견이 없어야 한다"는 권고도 연구의 품질이나 데이터의 설득력 판단에 영향을 미치지 않았다. 속도를 늦추거나, 철저하거나, 체계적이어야 하는 지침이 정확도에 미치는 영향을 최소화한 진단 추론에 대해 수행한 여러 연구에서 유사한 비-효과non-effects가 ㅗ학인되었다
Similarly, admonitions to ‘‘be as objective and unbiased as possible’’23 had no effect on judgments of the quality of the study or persuasiveness of the data. Similar non-effects have been noted in a number of studies we have conducted on diagnostic reasoning, where instructions to slow down, be thorough, or be systematic had minimal effects on accuracy.24,25

그러나 한 가지 효과적인 전략은 참가자들에게 [연구가 정반대의 결론에 도달했을 때 어떻게 반응할지 고려하도록 하는 것]이었다.23 이 조건에서 편향 효과는 사라졌다.
However, one strategy that was effective was to get participants to consider how they would respond if the study came to the opposite conclusion.23 In this condition, biasing effects disappeared.

결론
Conclusions


교육 신화는 고등교육에서 많은 개인들을 끈질기게 쥐고 있는 것으로 보인다. 사활이 걸린 문제는 아니지만 이론에 매달리고 비효과적인 개입으로 알려진 것은 자원 낭비를 의미한다. 게다가, 그 판돈stakes이 항상 대수롭지 않은 것은 아니다. 동적 반응 전신 시뮬레이션과 같은 일부 교육 기술은 10만 달러 이상의 비용이 들 수 있지만, "고충실성"의 이점은 입증되지 않은 채로 남아 있다. 어떤 증거가 있는지는 효익이 미미할 것이라는 것을 시사한다. 마찬가지로, 해부학 교육을 위한 가상 현실 기술은 하드웨어에 대해 세트당 5,000달러의 비용이 들 수 있지만, 현재까지 입증된 이점은 없습니다. 
Educational myths appear to have a tenacious hold on many individuals in higher education. While hardly a life and death matter, clinging to theories and known to interventions that are be ineffective represents a squandering of resources. Moreover, the stakes are not always insignificant. Some educational technologies, such as dynamic responsive whole body simulations, may cost upward of $100,000, yet the benefit of ‘‘high fidelity’’ remains unproven. What evidence there is suggests that the benefits will be marginal. Similarly, virtual reality technologies for instruction in anatomy may cost $5,000 per set for the hardware, yet to date they have no proven benefit. 

금전적 비용이 전부는 아니다. 구글이 아무리 매력적이라도, 오늘날의 학생들은 과거의 학생들보다 (더 적은 것이 아니라) 더 많은 사실을 터득해야 한다. 학습자가 알려진 효과적인 전략을 최대한 사용하지 않고 알려진 비효율적인 전략을 피하는 것은 잘못된 행동입니다. 이를 이루기 위해서는 강경주의적jingoist '증거 기반'이 의료 교육 커뮤니티 문화의 중심 부분이 되어야 한다.

The dollar cost is not the whole story. Despite the allure of Google, today’s students must master more, not fewer, facts than their predecessors. It is a disservice to learners to not maximally use the known effective strategies and avoid the known ineffective strategies. For that to be achieved, the jingoist ‘‘evidence-based’’ must become a central part of the culture of the medical education community. 

 



12. Norman GR. Statistics 101. Adv Health Sci Educ Theory Pract. 2019;24(4):637–642. doi:10.1007/ s10459-019-09915-3.

2. De Bruyckere P, Kirshner P, Hulshof D. Urban Myths About Learning and Education. San Diego, CA: Academic Press; 2015.

4. Martimianakis MA, Tilburt J, Michaelic B, Hafferty F. Myths and social structure: the unbearable necessity of mythology in medical education. Med Educ. 2020;54(1):15–21. doi:10.1111/medu.13828.

26. de Bruin ABH. Debunking myths in medical education: the science of refutation. Med Educ. 2020;54(1):6–8. doi:10.1111/medu.14028.


J Grad Med Educ. 2020 Apr;12(2):125-130.

 doi: 10.4300/JGME-D-20-00185.1.

The Once and Future Myths of Medical Education

Geoff Norman

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