Relationships Between Students' Approaches to Learning, Perceptions of the Teaching–Learning Environment, and Study Success: A Case Study of Third-Year Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
The relationships among veterinary students' approaches to learning, perceptions of the teaching-learning environment, and study success were evaluated in a demanding, discipline-based curriculum. The aim was to elicit elements for improving student counseling. As part of a large multidisciplinary survey, 36 third-year students (74% response rate) answered a modified version of the Experiences of Teaching and Learning Questionnaire in 2006. In this study, the authors used students' responses to questions regarding examinations and the progress of studies. In addition, students were classified in the large survey into four clusters according to their approaches to studying. Study success was evaluated by exploring the number of study credits students had earned and their grade point averages. The differences in study success between the clusters were not statistically significant, but, in general, students applying a deep approach were most successful, whereas unorganized students applying a deep approach showed the largest variation in study progress. The most commonly mentioned factors for enhancing or impeding study progress were related to the curriculum and to the students' actions or experiences. Unorganized students applying a deep approach seemed to suffer the most from the workload and pressure of progressing in their studies according to a predetermined timetable. These students were also most unaware of the examinations' demands. The findings suggested that, in addition to curriculum development, there is a need to explicitly make students aware of their approaches to learning and to support the development of their study practices.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».