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Enregistrement W1992933030 · doi:10.3138/jvme.0513-080r

Use of Facebook as a Teaching Tool in a Veterinary Communications Course

2013· article· en· W1992933030 sur OpenAlexvenueno aff
Margaret V. Root Kustritz

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb and Library Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)Medical educationPsychologyAmbivalenceMedicineComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First-year veterinary students enrolled in a Professional Development course were invited to join a Facebook group with the goal of having the instructor use that tool to promote student practice of client communication skills. All members of the class were surveyed to determine any difference in educational outcomes between those students who joined the Facebook group (FB) and those who did not (non-FB). Fifty-one students joined the Facebook group out of a class of 99, and 33 responded to the survey. Forty-four of the non-FB students completed the survey, for a total response of 77%. There was no difference between groups in their general use of Facebook. The only educational outcome that differed between the groups was increased practice of communication skills outside of school by the FB group. Students in the FB group cited interest and desire to access all course materials as the most common reason for joining. They were much more likely to read postings than to post anything themselves. Barriers to greater use of the tool by the FB group included lack of time and hesitance to post when others were not. Students were ambivalent about the use of Facebook as an educational tool. The instructor was unaware of the extent of use of the tool until survey results were gathered and felt that it would be most useful as a teaching tool for those instructors who already used Facebook as part of their personal routine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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