An Interactive, Student-Centered Approach, Adopting the SOLO Taxonomy, for Learning to Analyze Laboratory Data in Veterinary Clinical Pathology
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The purpose of this study was to describe and evaluate an interactive, student-centered teaching strategy for learning to analyze laboratory data in veterinary clinical pathology. The strategy was designed to operate in tutorials of approximately one hour duration and adopted the structure of the observed learning outcome (SOLO) taxonomy in order to align with outcomes and assessment components of unit of study design and to encourage a deep approach to learning. METHODOLOGY: The teaching strategy adopted group discussion and reflective observation as core activities. Students worked alone in identifying abnormal laboratory data, in pairs in discussing possible reasons for the abnormalities, and in two larger groups in deciding on conclusions for, and further investigation and management of, the case. The final debriefing brought the two groups together to reflect, question, and reach a consensus about the case. The teaching strategy was evaluated on the basis of its success in encouraging interaction through discussion, developing self confidence in analyzing laboratory data, and enhancing understanding as to how the disciplines of veterinary clinical pathology and veterinary medicine interrelate. Evaluation used self-reflection, peer feedback, and a student questionnaire. CONCLUSION: The teaching strategy provided the opportunity for students to develop and practice an approach to the analysis of laboratory data in a manner consistent with current educational thinking on student-centered learning. The use of group discussion and significant reflective practice not only enhanced interpersonal skills but also encouraged a deep approach to learning, leading to ownership of knowledge and increased awareness of the worth of veterinary clinical pathology in the investigative process.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».