Song X, Jia Y. Using latent class growth analysis to detect group developmental trajectories in preclinical medical education. Adv Health Sci Educ Theory Pract. 2023 Sep 7. Epub ahead of print.
背景：医学教育者と医学プログラムは、医学生が医学部に入学した後の長期的な発達の軌跡を理解し、予測することに深い関心を持っており、その過程で学生の学習と進歩をサポートするための適切なリソースと介入が提供される。学生にはさまざまな特性があり、同じペースで学習し進歩するわけではないため、学生のサブグループを特定し、より公平な学習機会を創出するために彼らの学習上のニーズに対応することが重要である。
方法：潜在クラス成長分析 (latent class growth analysis)を用いて、本研究では学生の発達の軌跡を調査し、ある医学部における前臨床教育の2年間の解剖学のコースワークの成績に基づいてグループ差を検出した。
結果：さまざまな切片と傾きを持つ4つのサブグループが同定された。これらのサブグループとMCATおよびUCMLEステップ1の標準化得点との間には有意な群間差があった。
結論：この研究は、学生集団の異質性に関する証拠を提供し、今後の研究の方向性を指摘するものである。
