ТРЕНДИ РОЗВИТКУ ТЕХНОЛОГІЙ ОЦІНЮВАННЯ ЗНАНЬ У СИСТЕМАХ ПІДГОТОВКИ АСПІРАНТІВ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2022.1-2.13114

Анотація

Представлено тренди розвитку систем оцінювання трансферу знань у аспірантів в умовах широкого впровадження інформаційних технологій. Дослідження спрямовано на оцінювання якості підготовки аспірантів із використанням нових метричних підходів до трансферу знань. Проаналізовано результати тестування 77 аспірантів, які навчались у НУОЗ України імені П. Л. Шупика протягом 2021-2022 навчального року. Особливостями аналізу була акцентуація перевірки знань та ефективність трансферу знань стосовно технології діагностики станів людини, моніторинг станів здоров'я, прогнозування, виявлення ризиків і конфаундерів за допомогою комплексу клінічних, інструментальних і лабораторних методів дослідження. Пильна увага приділялась засвоєнню основних понять мобільної та персоніфікованої медицини, системної біомедицини, а також комунікаційних когнітивних проблем в охороні здоров'я. З нових позицій розглядалось вивчення принципів трансдисциплінарності в охороні здоров'я. Релевантність і пертинентність оцінювалися когнітивними методами. В якості показника валідності застосовувався коефіцієнт варіації Пірсона. Математичну обробку даних виконано з використанням статистичних програм Statistica, Microsoft Excel 2016 та Statgraphics for Windows. У результаті дослідження показано, що показники якості підготовки при мобільному навчанні мають тенденцію до зниження з 88,8±5,3 % до 84,0±5,4 % (статистично, однак, не вірогідно, р>0,05). Спостерігалось невірогідне зменшення значень показників валідності, пертинентності та релевантності засвоєння знань, а також інтегральної якості трансферу знань при мобільному навчанні (р>0,05). Важливо розробляти такі оціночні завдання, що відповідають системі високого рівня, ефективно використовуючи структуру оцінювання.

Посилання

Choules, A. P. (2007). The use of elearning in medical education: a review of the current situation. Postgrad Med J., 83 (978), 212-216. DOI: 10.1136/ pgmj.2006.054189.

Barsom, E. Z., Graafland, M., Schijven, M. P. (2016). Systematic review on the effectiveness of augmented reality applications in medical training. Surg Endosc., 30 (10), 4174-83. D0I:10.1007/s00464-016-4800-6.

Lumsden, C. J., Byrne-Davis, L. M. T., Mooney, J. S. et al. (2015). Using mobile devices for teaching and learning in clinical medicine. Archives of Disease in Childhood, 100 (5), 244-251. DOI:10.1136/ archdischild-2014-306620.

Vayena, E., Blasimme, A., Cohen, I. G. (2018). Machine learning in medicine: Addressing ethical challenges. PLOS Medicine, 15 (11), e1002689. DOI:10.1371/journal.pmed.1002689.

Bolbakov, R. G. (2016). Cognitive methods for assessing the quality of education. Educational resources and technologies, 1 (13), 34-39. [In Russian].

Masic, I., Novo, A., Deljkovic, S. et al. (2007). How to assess and improve quality of medical education: lessons learned from Faculty of Medicine in Sarajevo. Bosn J Basic Med Sci., Feb. 7 (1), 74-8. DOI: 10.17305/bjbms.2007.3097.

Norcini, J., Anderson B., Bollela, V. et al. (2011). Criteria for Good Assessment: Consensus Statement and Recommendations from the Ottawa 2010 Conference. Medical Teacher, 33 (3), 206-214. DOI: 10.3109/0142159X.2011.551559.

Pereira, D., Cadime, I., Flores, M. A. (2022). Investigating assessment in higher education: students' perceptions. Research in Post-Compulsory Education, 27:2, 328-350.

Al-Kadri, H. M., Al-Moamary, M. S., Al-Takroni, H. et al. (2012). Self-assessment and Students' Study Strategies in a Community of Clinical Practice: A Qualitative Study. Medical Education Online, 17 (1), 11204. DOI:10.3402/meo.v17i0.11204.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-12-02

Як цитувати

Мінцер, О. П. ., Мохначов , С. І., & Шевченко, Я. О. (2022). ТРЕНДИ РОЗВИТКУ ТЕХНОЛОГІЙ ОЦІНЮВАННЯ ЗНАНЬ У СИСТЕМАХ ПІДГОТОВКИ АСПІРАНТІВ. Медична інформатика та інженерія, (1-2), 77–81. https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2022.1-2.13114

Номер

Розділ

Статті