Association of Kinesthetic and Read-Write Learner with Deep Approach Learning and Academic Achievement
Notice bibliographique
Résumé
Background: The main purpose of the present study was to further investigate study processes, learning styles, and academic achievement in medical students.Methods: A total of 214 (mean age 22.5 years) first and second year students - preclinical years - at the Asian Institute of Medical Science and Technology (AIMST) University School of Medicine, in Malaysia participated. There were 119 women (55.6%) and 95 men (44.4%). Biggs questionnaire for determining learning approaches and the VARK questionnaire for determining learning styles were used. These were compared to the student’s performance in the assessment examinations.Results: The major findings were 1) the majority of students prefer to study alone, 2) most students employ a superficial study approach, and 3) students with high kinesthetic and read-write scores performed better on examinations and approached the subject by deep approach method compared to students with low scores. Furthermore, there was a correlation between superficial approach scores and visual learner’s scores.Discussion: Read-write and kinesthetic learners who adopt a deep approach learning strategy perform better academically than do the auditory, visual learners that employ superficial study strategies. Perhaps visual and auditory learners can be encouraged to adopt kinesthetic and read-write styles to enhance their performance in the exams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».