Influence of a Veterinary Curriculum on the Approaches and Study Skills of Veterinary Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of the present study were to evaluate first-, second-, third-, and fourth-year veterinary medical students' approaches to studying and learning as well as the factors within the curriculum that may influence these approaches. A questionnaire consisting of the short version of the Approaches and Study Skills Inventory for Students (ASSIST) was completed by 405 students, and it included questions relating to conceptions about learning, approaches to studying, and preferences for different types of courses and teaching. Descriptive statistics, factor analysis, Cronbach's alpha analysis, and log-linear analysis were performed on the data. Deep, strategic, and surface learning approaches emerged. There were a few differences between our findings and those presented in previous studies in terms of the correlation of the subscale monitoring effectiveness, which showed loading with both the deep and strategic learning approaches. In addition, the subscale alertness to assessment demands showed correlation with the surface learning approach. The perception of high workloads, the use of previous test files as a method for studying, and examinations that are based only on material provided in lecture notes were positively associated with the surface learning approach. Focusing on improving specific teaching and assessment methods that enhance deep learning is anticipated to enhance students' positive learning experience. These teaching methods include instructors who encourage students to be critical thinkers, the integration of course material in other disciplines, courses that encourage thinking and reading about the learning material, and books and articles that challenge students while providing explanations beyond lecture material.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».