Courses for tutors in problem-based learning. Current challenges at four Swedish universities
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
The key role of the tutor in problem-based learning (PBL) is to help students become selfregulated learners. Tutors need training to acquire the necessary facilitating skills for this task. The aim of this article is to describe and discuss how PBL tutor training is currently arranged at four universities in Sweden: Linköping University, Lund Medical Faculty, Uppsala Medical School and Örebro School of Medicine. Moreover, we seek to analyse how the content and format of the tutor training courses correspond to the desired skills and competencies for PBL tutors described in the literature. We draw especially on work coming out of three pioneering universities for PBL: McMaster University, Canada; Maastricht University, The Netherlands; and Linköping University, Sweden. One aim has been to construct a framework for analysis that uses categories specifying the knowledge base, capabilities and skills to support students’ learning processes which characterise the full-fledged PBL tutor. For this framework, we have used the following categories: Knowledge of PBL and pedagogical theories, Personal traits, Student-centeredness, Ability to handle group processes, and Subject knowledge. We collected descriptions of the course design and content from the four universities, and assessed to what extent these categories were represented within the courses. Our results show that all categories inform the course content at all four universities, though the design varies between courses. In summary, we show that the four PBL tutor training courses are all designed to enable participants to experience PBL first-hand both as members of a tutorial group and as tutors. They all also include a theoretical base and offer opportunities for discussion and reflection with peers; however, there are some differences in design between the courses. According to participants, all four courses provide good preparation for the tutor role. Yet, we see a need for the programmes to organise continuous educational support for tutors after they have started their work with groups of students.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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