Effect of data self-collection as an activating teaching method in a statistical software course in medical biometry - a pilot study

GMS J Med Educ. 2018 Feb 15;35(1):Doc9. doi: 10.3205/zma001156. eCollection 2018.

Abstract

Background: Biostatistics is an integral part of the studies of human medicine. Students learn the basics of analyzing and interpreting study results. It is important to demonstrate the subject's relevance by means of appropriate measures to maximize learning success. We investigated whether an active involvement of students in the process of data collection may improve test performance and motivation among medical students. Methods: We conducted a pilot study comparing active involvement of students (n1=45) in the process of data collection and standard education (n2=26). All students of this pilot study participated in an observational study assessing their preferences regarding sweets or salty munchies, and students of the experimental group subsequently used this data set during the exercises throughout the semester. Primary and secondary endpoints were examination success and motivation respectively. Results: Superiority of the activating teaching method could not be demonstrated (intervention: 109.0 points (SD 8.8), control: 113.8 points (SD 6.5)). The course ratings were superior in the intervention group (median grade 1 vs. median grade 2 in the control group), although this was not a significant improvement (p=0.487). Conclusions: Biostatistics education should incorporate approaches contributing to a better understanding of learning contents. Possible reasons why this pilot study failed to prove superiority of the intervention were a lack of sample size as well as the good grades in the control group. The presented teaching concept has to be evaluated by means of a larger sample enabling more valid conclusions. Furthermore, the considered research question in the experimental group may be changed to a more relevant one for medical practice.

Hintergrund: Die Medizinische Biometrie ist ein zentraler Bestandteil des Studiums der Humanmedizin. Die Studierenden lernen die Grundlagen der Analyse und Interpretation von Studienergebnissen. Die Relevanz des Fachgebietes sollte durch die Anwendung geeigneter Lehrmaßnahmen veranschaulicht werden, um den Lernerfolg zu maximieren. Wir untersuchten, ob eine aktive Beteiligung der Studierenden im Rahmen des Datenerhebungsprozesses den Erfolg im Testat und die Motivation bei Studierenden der Humanmedizin erhöhen kann. Methoden: Wir führten eine Pilotstudie durch, bei der eine aktive Beteiligung von Studierenden im Datenerhebungsprozess (n1=45) verglichen wurde mit einem Standardansatz der Lehre (n2=26). Alle Studierenden dieser Pilotstudie nahmen Teil an einer Beobachtungsstudie, in deren Rahmen die Vorliebe für Süßigkeiten oder salzige Knabbereien erhoben wurde. Die Studierenden der Interventionsgruppe arbeiteten anschließend während der Seminarübungen des gesamten Semesters mit diesem Datensatz. Die primären und sekundären Endpunkte der Studie waren der Erfolg im Testat sowie die Motivation. Ergebnisse: Eine Überlegenheit der aktivierenden Lehrmethode konnte nicht gezeigt werden (Interventionsgruppe: 109.0 Punkte (SD 8.8), Kontrollgruppe: 113.8 Punkte (SD 6.5)). Die Bewertungen des Seminars waren in der Interventionsgruppe leicht überlegen (mediane Note 1 vs. mediane Note 2 in der Kontrollgruppe), jedoch stellte dies keine signifikante Verbesserung dar (p=0.487). Schlussfolgerungen: Die Lehre im Fach Medizinische Biometrie sollte didaktische Ansätze integrieren, die zu einem besseren Verständnis der Lehrinhalte beitragen können. Mögliche Gründe, weshalb eine Überlegenheit des betrachteten Lehrkonzeptes hier nicht gezeigt werden konnte, könnten eine zu geringe Fallzahl sowie die guten Bewertungen der Kontrollgruppe gewesen sein. Das vorgestellte Lehrkonzept sollte auf der Basis einer größeren Stichprobe evaluiert werden, um zu valideren Schlussfolgerungen zu gelangen. Zudem sollte die zugrunde gelegte Forschungsfrage in der Interventionsgruppe geändert werden in eine für die medizinische Praxis relevantere.

Keywords: Activation; SPSS; biostatistics; software.

Publication types

  • Observational Study
  • Research Support, Non-U.S. Gov't

MeSH terms

  • Biometry*
  • Child
  • Data Collection
  • Humans
  • Pilot Projects
  • Prospective Studies
  • Software*
  • Students, Medical*