Evaluación en la educación médica desde el contexto virtual: una revisión sistemática

Evaluación en la educación médica desde el contexto virtual: una revisión sistemática Assessment in medical education from the virtual context: a systematic review Miguel Alejandro Fernandez Alemán1,*, Odiel Estrada Molina2 y Denise Alvarez Sam3 1Centro de Neurociencias de Cuba; mafernandez @cneuro.edu.cu , https://orcid.org/0000-0001-6475-175X 2Universidad de Valladolid; odiel.estrada @ uva.es , https://orcid.org/0000-0002-0918-418X 3 Hospital Pediátrico Docente Centro Habana, [email protected] , https://orcid.org/0009-0001- 5028-9573 *Correspondencia: mafernandez @cneuro.edu.cu Recibido: 5/6/24; Aceptado: 27/6/24; Publicado: 1/7/24 Resumen: La evaluación constituye uno de los temas más estudiados por la comunidad científica debido a su complejidad e impacto en el aprendizaje. En contextos virtuales, la evaluación ha sido objeto de análisis en varios estudios de educación superior para comprender su implementación con el aprovechamiento que ofrecen las tecnologías. Si bien los aportes sobre esta temática son aplicables a todos los ámbitos educativos, la evaluación puede variar según factores didácticos y pedagógicos específicos, como es el caso de la educación médica. En esta dirección se carecen de investigaciones teóricas que determinen las tendencias en la evaluación en la educación médica en contextos virtuales. Esta investigación contribuye a solucionar este vacío teórico a partir de una revisión sistemática. Para ello, se aplicó el protocolo PRISMA a estudios presentes en la Web of Science Core Collection (2018 - mayo 2023) y se realizó un análisis de contenido a la literatura científica (n = 46). Los resultados mostraron similitudes en las tendencias evaluativas en contextos virtuales tanto en la educación superior como en la educación médica. Se concluye que las evaluaciones con el uso recursos multimedia, exámenes en línea, a través del juego, mediante videoconferencias, plataformas educativas y aprendizaje invertido son tendencias evaluativas en contextos virtuales similares a estudios generales de educación. Sin embargo, se destaca que la evaluación basada en simulaciones, inteligencia artificial, realidad virtual y aumentada, son las tendencias más acentuadas en la educación médica. Palabras clave: evaluación; aprendizaje virtual; educación médica; evaluación virtual; educación superior Abstract: Assessment is one of the most studied topics by the scientific community due to its complexity and impact on learning. In virtual contexts, assessment has been a focal point of analysis in several higher education studies to understand its implementation with the benefits offered by technologies. While contributions on this topic are applicable to all educational enviroments, assessment can differ based on specific didactic and pedagogical factors, such as in medical education. Consequently, there is a lack of theoretical research determining trends in assessment in medical education in virtual contexts. This research aims to address this theoretical gap through a systematic review. The PRISMA protocol was applied to studies in the Web of Science Core Collection (2018 - May 2023) and a content analysis of scientific literature (n = 46) was conducted. The results showed similarities in evaluative trends in virtual contexts both in higher education and medical education. It is concluded assessments using multimedia resources, online exams, gamification, video conferencing, educational platforms, and flipped learning are evaluative trends in virtual contexts similar to general education studies. However, assessment based on simulations, artificial intelligence, virtual and augmented reality are the most pronounced trends in medical education. RevEspEduMed 2024; 3: 617691. doi: 10.6018/edumed.617691 revistas.um.es/edumed RevEspEduMed 2024; 3: 617691. doi: 10.6018/edumed.617691 2 Keywords: evaluation; virtual learning; medical education; virtual evaluation; higher education 1. Introducción La evaluación es concebida como una actividad compleja y necesaria en el aprendizaje, pues contribuye, entre otros factores, al rendimiento académico y motivación del estudiantado. En contextos virtuales, la evaluación es una de las preocupaciones del profesorado respecto a su implementación con las oportunidades que ofrecen las tecnologías (1). Revisiones sistemáticas en estudios de educación superior sobre evaluación en contextos virtuales han determinado los tipos, modos y formatos de la evaluación (2-3). Sin embargo, si bien los estudios son interesantes para la comunidad científica, estos son generales y quizás no del todo aplicable a didácticas específicas, como es el caso de la educación médica. En la educación médica, la evaluación en contextos virtuales adquiere una relevancia debido a la naturaleza de la práctica clínica y al incremento en la adopción de tecnologías en los últimos años (4). Tradicionalmente, aunque existen diversas tipologías de evaluación en Educación Médica, la más empleada se caracteriza por ser de tipo (5): Diagnóstica. Previa al proceso formativo para explorar los conocimientos y habilidades que tienen los estudiantes. Formativa. Para valorar el avance de la formación y desarrollo de conocimiento, habilidades y competencias que va teniendo el estudiantado. Sumativa. Permite al profesorado promover un juicio final del desarrollo del estudiantado basado en su desempeño escolar en la realización de las actividades de aprendizaje. Estas formas de evaluación se sustentan en la zona de desarrollo próximo y las potencialidades que tienen los estudiantes en su aprendizaje permitiéndole al docente, diseñar actividades de aprendizaje, la adecuación de contenidos, el trabajo colaborativo y el uso de metodologías activas. Investigaciones educativas indexadas en la Web of Science (WoS) reportan el uso de variadas formas de evaluación con recursos multimedia (6), telemedicina o telesimulación (7-8), aula invertida (9) y exámenes en línea a libro abierto (10), entre otras. Sin embargo, en la indagación científica son más las revisiones sistemáticas en estudios generales de educación que las relacionadas con la educación médica. En este sentido, son escasas las revisiones sistemáticas que determinan las tendencias en la evaluación en la educación médica en contextos virtuales. Los autores del presente estudio identificaron tres revisiones relacionadas con el tema en cuestión (11-13). En la primera revisión, se realiza un resumen de los métodos de evaluación en educación médica para medir la eficacia del aprendizaje electrónico, pero las investigaciones se limitan hasta el 2017. La segunda examina los métodos de evaluación del aprendizaje electrónico para medir la efectividad de la educación en línea y se discuten aspectos del contenido de los programas; sin embargo, la información sobre las formas de evaluación utilizadas es limitada. La última analiza las actividades virtuales de educación en salud global, pero los detalles sobre las actividades evaluativas no se describen. Por lo tanto, mediante la presente revisión sistemática se pretende determinar las tendencias en la evaluación en la educación médica en contextos virtuales. RevEspEduMed 2024; 3: 617691. doi: 10.6018/edumed.617691 3 2. Métodos Se empleó el protocolo PRISMA (14) mediante un diseño de tres fases. Fase 1. Extracción de la información científica proveniente de la WoS Core Collection. Se formularon las preguntas de investigación, criterios de inclusión y exclusión y estrategia de búsqueda. 2.1. Preguntas de investigación Pregunta 1: ¿Qué tipos de evaluación (diagnóstica, formativa y sumativa) predominan en la literatura científica? Pregunta 2: ¿Cuáles son los recursos educativos, metodologías de aprendizaje y tecnologías utilizadas en la evaluación en la educación médica en contextos virtuales? Pregunta 3: ¿Cómo se ha realizado la evaluación en la educación médica en contextos virtuales? 2.2 Criterios de inclusión y exclusión Se incluyeron las publicaciones sobre la evaluación en educación médica en contextos virtuales; en idioma inglés o español; indexadas en la WoS, de acceso libre y texto completo. Se excluyeron los estudios implementados con evaluaciones presenciales; investigaciones con poco alcance experimental o teóricas (tutoriales, actas de conferencias, comentarios, de opinión, notas editoriales, cartas al editor, ensayos, metaanálisis, revisiones sistemáticas y narrativas); estudios que no argumentan sus resultados o no relacionados con educación médica. 2.3 Estrategia de búsqueda Se emplearon combinaciones entre los operadores lógicos AND/OR. Las palabras clave en inglés fueron assessment virtual, evaluation virtual, evaluation online, elearning, medical education, medical science. Y en español, evaluación virtual, evaluación en línea, aprendizaje virtual, educación médica, ciencias médicas. Se usó el siguiente texto, en la categoría Education & Educational Research y el descriptor MESH Education: TITLE (assessment virtual OR evaluation virtual OR evaluation online OR elearning OR evaluación virtual OR evaluación en línea OR aprendizaje virtual) AND ABSTRACT (medical education OR medical science OR educación médica OR ciencias médicas). Fase 2. Clasificación, síntesis y agrupación de los datos de la información científica. El procedimiento de clasificación se inició con el análisis del título, resumen y las palabras clave en respuesta al objetivo. Para reducir el sesgo, este análisis fue desarrollado por tres investigadores (autores de la investigación) para en caso de divergencias, contar con el criterio de un tercero. El análisis en profundidad de los contenidos relevantes fue almacenado en una matriz de datos según lo establecido para la síntesis y agrupamiento (15). Entre la información almacenada se destacó el tipo de evaluación, autores, fecha de publicación, medios de evaluación, recursos educativos, metodologías de aprendizaje y tecnologías. RevEspEduMed 2024; 3: 617691. doi: 10.6018/edumed.617691 4 Fase 3. Análisis de la validez de los datos. Se elaboró un formulario según la técnica de palabras clave keywording (16) y los criterios establecidos por el Instituto de Joanna Briggs (15) para disminuir la amenaza de la validez interna y de conclusión. En cuanto a la validez externa, se descartaron aquellos artículos pocos descriptivos y que no validaron o argumentaron sus resultados. Se utilizó la herramienta VoSViewer para representar redes de palabras clave de autor. 3. Resultados El análisis realizado en esta investigación se sustenta sobre una metodología cualitativa. En la implementación de la estrategia de búsqueda se seleccionaron 46 estudios (figura 1), todos en idioma inglés y el 72,3% corresponde a los últimos tres años. Figura 1. Síntesis del proceso de búsqueda y revisión La herramienta VoSViewer permitió la visualización de la red de palabras clave (figura 2). Los círculos más grandes indican mayor frecuencia en el conjunto de datos. La zona amarilla y verde son los términos más abordados y la zona azul los menos abordados en los artículos. En el análisis de las palabras clave de autor se identificaron 146, y de ellas, solo 16 presentaron una fuerte correlación entre ellas, centrándose en los siguientes clústeres: Clúster 1. Active learning; collaborative learning, medical education; medical students; radiology. RevEspEduMed 2024; 3: 617691. doi: 10.6018/edumed.617691 5 Clúster 2. Augmented reality; flipped classroom; gross anatomy education; undergraduate education; virtual reality. Clúster 3. Anatomy; covid-19; remote learning; students. Clúster 4. E-learning; physiotherapy. Se destacó, en los estudios seleccionados, la correlación entre las palabras “E-learning”, “COVID-19” y “Medical Education” en los estudios seleccionados. Las áreas de la medicina más estudiadas fueron anatomía, radiología, neurocirugía y fisiatría con el uso de tecnologías de realidad virtual y aumentada. Figura 2. Visualización de red de las palabras clave seleccionadas. En relación con la pregunta 1, se observó un predominio de evaluaciones formativas y la combinación de formativa-sumativa (figura 3). La evaluación diagnóstica se aplicó poco, pues en varios estudios ya se conocía el nivel de conocimiento de los estudiantes sobre una materia y en otros, se utilizó para comparar el impacto de una intervención educativa antes y después de su implementación. La tabla 1 muestra los recursos educativos, metodologías de aprendizaje y tecnologías utilizadas en los estudios analizados en respuesta a la pregunta 2. Formativa Sumativa Diagnóstica-Formativa Diagnóstica-Sumativa Formativa-Sumativa Diagnóstica-Formativa-Sumativa 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 19 7 4 2 13 1 Figura 3. Tipos de evaluaciones presentes en los estudios seleccionados RevEspEduMed 2024; 3: 617691. doi: 10.6018/edumed.617691 6 Tabla 1. Relación de los 46 estudios revisados Referencia número Recursos educativos Metodologías de aprendizaje Tecnologías 17 Debate Aprendizaje basado en casos Simulación Aprendizaje entre pares Blackboard Collaborate Microsoft Teams 18 Preguntas de selección múltiple Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje basado en casos Simulación Website 19 Análisis de casos Preguntas de selección múltiple Aprendizaje colaborativo Aprendizaje basado en problemas Aprendizaje basado en casos Viber Zoom Google form 20 Simulación Simulación Aprendizaje experimental Simulación Zoom 21 Preguntas de selección múltiple Seminarios web Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje basado en problemas Zoom Qualtrics 22 Debate Seminarios web Aprendizaje basado en casos Aprendizaje basado en problemas Zoom 23 Debate Tareas Aprendizaje basado en tareas Google form Google classrooms 24 Preguntas de selección múltiple y breve ensayo Aprendizaje entre pares Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje colaborativo Aprendizaje basado en tareas Zoom Moodle 25 Tareas Aprendizaje basado en casos Aprendizaje invertido Aprendizaje colaborativo Aprendizaje basado en tareas Zoom Weebly 26 Preguntas de selección múltiple, emparejamiento y respuesta corta Aprendizaje basado en casos Aprendizaje entre pares Aprendizaje invertido Canvas RevEspEduMed 2024; 3: 617691. doi: 10.6018/edumed.617691 7 Simulación con realidad virtual y aumentada Aprendizaje colaborativo Simulación 6 Debate Meme, mapa conceptual o diagrama Aprendizaje motivacional Aprendizaje entre pares Aprendizaje basado en casos SOLE Facebook 27 Preguntas de selección múltiple Simulación Seminarios web Aprendizaje basado en casos Aprendizaje basado en problemas Simulación Navid-LAMS WhatsApp Adobe Connect 7 Telesimulación Simulación Skype 9 Preguntas de selección múltiple Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje invertido Aprendizaje colaborativo OPENPediatrics 28 Análisis de casos Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje colaborativo Picture Archiving and Communication System 29 Debate Tareas Aprendizaje basado en casos Aprendizaje basado en tareas Aprendizaje basado en juegos Google Meet Moodle 30 Preguntas de selección múltiple Lecciones Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje colaborativo Pharm-Ed Articulate Storyline YouTube LearnDash 8 Debate Rotaciones virtuales Telemedicina Aprendizaje basado en casos Aprendizaje colaborativo Videoconferencia 31 Debate Videos Preguntas de selección múltiple Aprendizaje basado en casos Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje colaborativo Blackboard Zoom Microsoft Teams 32 Debate Rotaciones virtuales Aprendizaje invertido Aprendizaje basado en casos Aprendizaje colaborativo Simulación Google form Zoom Website 33 Debate Instrumentos de cirugía Aprendizaje basado en casos Aprendizaje basado en juegos Zoom RevEspEduMed 2024; 3: 617691. doi: 10.6018/edumed.617691 8 Preguntas de selección múltiple 34 Debate Rotaciones virtuales Aprendizaje basado en casos Aprendizaje invertido Zoom 35 Videos Aprendizaje basado en casos Aprendizaje con recursos multimedia AMBOSS 36 Debate Preguntas de selección múltiple Aprendizaje basado en casos Open edX YouTube Zoom Blackboard Proscia Concentriq 10 Análisis de casos Aprendizaje experimental Aprendizaje basado en casos Online test 37 Simulación en espacios tridimensionales Simulación Aprendizaje colaborativo HoloLens 38 Debate Podcasts Tareas Rotaciones virtuales Aprendizaje basado en juegos Aprendizaje basado en casos Aprendizaje colaborativo Aprendizaje basado en tareas Online MedEd CaseX Microsoft Teams Sublux Radiology App Night in the ER App 39 Debate Preguntas con respuestas de desarrollo Aprendizaje basado en casos Simulación Canvas Zoom 40 Debate Preguntas con respuestas de desarrollo Imágenes Aprendizaje basado en casos Aprendizaje con recursos multimedia Google form Zoom 41 Debate Seminarios web Aprendizaje activo Aprendizaje colaborativo Aprendizaje basado en problemas Zoom 42 Debate Redes sociales Aprendizaje basado en casos Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje colaborativo Zoom Lt/ADInstruments Mentimeter YouTube Facebook RevEspEduMed 2024; 3: 617691. doi: 10.6018/edumed.617691 9 Instagram 43 Preguntas de opción única y breve ensayo Videos Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje invertido Aprendizaje basado en casos Aprendizaje basado en tareas Tencent Classroom WeChat 44 Debate Lecciones Aprendizaje basado en casos Aprendizaje invertido LMS SATT 45 Debate Infografía y artículos científicos Videos Preguntas con respuestas de desarrollo Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje motivacional Zoom Mentimeter Lt Platform Socrative YouTube Facebook Lucidchart 46 Preguntas con respuestas de desarrollo Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje experimental Turnitin Blackboard Learn 47 Debate Videos Evaluación 360° Preguntas de selección múltiple Aprendizaje basado en casos Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje colaborativo YouTube SimMon 48 Debate Aprendizaje basado en casos Facebook Zoom 49 Preguntas de selección múltiple Aprendizaje basado en casos Aprendizaje con recursos multimedia Aprendizaje basado en problemas CaseViewer Aperio ImageScope QuPath Zoom Moodle 50 Debate Aprendizaje basado en casos Aprendizaje entre pares Aprendizaje invertido Aprendizaje colaborativo Aprendizaje basado en tareas Zoom PathPresenter Canvas Microsoft Teams 51 Debate Aprendizaje basado en tareas Canvas RevEspEduMed 2024; 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