Bridging Classroom and Lab Teaching in Audiology Using Problem Based Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In traditional classroom settings, disciplinary content is generally presented first and studentsâ abilities to acquire this knowledge are then assessed through assignments and exams. Problem based learning (PBL), on the other hand, works in reverse: students learn in the context of the problem to be solved (Ram, 1999). PBL is based on both learning theories and constructivist principles.\nIn Audiology, studentsâ learning is divided: they study theory in classrooms and the use of sophisticated equipment, and instruments, in lab practicum, separately. In clinical placements, however, student audiologists encounter diverse patients and, consequently, are expected to draw from their theoretical knowledge as well as from their technical know-how (of instruments and skills for operating equipment) at the same time.The problem in Audiology studies is that theoretical and practical skills are treated as separate entities in traditional teaching, despite the fact that both components must be applied together in real-life practice. PBL offers instructors a framework through which to assist students in learning and developing theoretical and practical skills simultaneously. This workshop will focus on preparing instructors to implement PBL and devise efficient assessment strategies to bridge classroom and lab-based learning. Since some basic understanding of core Audiology concepts is necessary to solve topic-specific problems, this workshop will focus on the use of PBL instruction in upper-year Audiology courses. Employing a meta-approach (using PBL to learn about PBL), participants will gain a first-hand experience of PBL while also learning about the research and principles underpinning this model.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle