Effect of using an audience response system on learning environment, motivation and long-term retention, during case-discussions in a large group of undergraduate veterinary clinical pharmacology students
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
BACKGROUND: Teaching methods that provide an opportunity for individual engagement and focussed feedback are required to create an active learning environment for case-based teaching in large groups. AIMS: A prospective observational controlled study was conducted to evaluate whether the use of an audience response system (ARS) would promote an active learning environment during case-based discussions in large groups, have an impact on student motivation and improve long-term retention. METHODS: Group A (N = 83) participated in large group case discussions where student participation was voluntary, while for group B (N = 86) an ARS was used. Data collection methods included student and teacher surveys, student focus group interviews, independent observations and 1-year post-course testing. RESULTS: Results indicated that the use of an ARS provided an active learning environment during case-based discussions in large groups by favouring engagement, observation and critical reflection and by increasing student and teacher motivation. Although final exam results were significantly improved in group B, long-term retention was not significantly different between groups. CONCLUSIONS: It was concluded that ARS use significantly improved the learning experience associated with case-based discussions in a large group of undergraduate 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 | 0,023 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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