Fink MC, Heitzmann N, Siebeck M, Fischer F, Fischer MR. Learning to diagnose accurately through virtual patients: do reflection phases have an added benefit? BMC Med Educ. 2021;21:523.
背景：バーチャル患者を用いたシミュレーション・ベースの学習は非常に効果的な手法であり、リフレクション・フェーズを含めることでさらに効果を高めることができる可能性がある。しかし、診断のための学習におけるリフレクション・フェーズの有効性は、主にテキスト・ベースの症例を用いた問題中心型の教育で実証されており、シミュレーション・ベースの学習では実証されていない。
この研究ギャップを埋めるために、私たちはバーチャル患者を用いた病歴聴取の学習に関する研究を行った。本研究では、正確な診断を行うための学習にリフレクション・フェーズを含めることの付加効果、知識と学習の関連性、および診断プロセスについて検討した。
方法：N = 121名の医学生を対象に、コントロール群と事前・事後テストを含む3群実験を行った。事前テストでは、概念的・戦略的な知識のテストと、診断対象となるバーチャル患者のテストが行われた。学習フェーズでは、2つの介入群がバーチャル患者と一緒に作業し、異なるタイプのリフレクション・フェーズを完了し、コントロール群はバーチャル患者と一緒に学習したがリフレクション・フェーズはなかった。事後テストでは、再びバーチャル患者を用いた。すべてのバーチャル患者について、診断の正確さがprimary outcomeとして評価された。診断プロセスを測定するために、リフレクション・フェーズとシミュレーション・ベースの学習で現在の仮説を追跡した。
結果：リフレクション・フェーズの付加価値については、事前テストの成績をコントロールしたANCOVAにより、3つの条件間でテスト後の診断精度に差がないことがわかった (F(2, 114) = 0.93, p = 0.398)。知識と学習に関しては、事前テストの概念的知識と戦略的知識は、リフレクション・フェーズを経て正確な診断を行うための学習とは関連しなかった。学習者の診断プロセスは、シミュレーション・ベースの学習とリフレクション・フェーズで向上した。
結論：リフレクション・フェーズは、バーチャル患者における正確な診断の学習に付加的な利益をもたらさなかった。この結果は、シミュレーション学習においては、テキスト・ベースの症例を用いた問題中心型の教育と比較して、リフレクション・フェーズが効果的ではない可能性を示しており、2つの文脈上の違いによって説明することができる。
第一に、シミュレーション学習における情報処理は、言語的チャンネルと視覚的チャンネルを使用するが、テキストベースの学習では言語的チャンネルのみを使用する。第二に、シミュレーション学習では、段階的に情報を収集するためにシリアルキューケースを使用するが、テキストベースの学習では、すべてのデータを一度に提示するホールケースを使用する。
