Assessing the Influence of Gender, Learning Style, and Pre-entry Experience on Student Response to Delivery of a Novel Veterinary Curriculum
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
We investigated whether a novel veterinary curriculum was biased toward a particular gender, learning style, or pre-university experience (entry following undergraduate degree or direct entry from secondary school). We found no significant difference (p>0.05) in overall performance of first-year male, female, graduate-entry, or school-entry students. Students rated live-animal practical classes and facilitated problem-based learning as the most favored method of teaching, and this response was not biased by gender or pre-vet school experience. Men rated multiple-choice question (MCQ) assessment more highly than women, but there was no significant difference (p>0.05) in male or female performance on MCQ examinations. Men and women also performed comparably well in essays (both knowledge based and critical), suggesting that the retention of knowledge and depth of understanding was not gender biased. However, men performed significantly (p<0.05) better on critical essays compared with knowledge-based essays, and this trend was shown for both graduate-entry and school-entry students alike. We found no significant difference (p>0.05) in performance between groups of students with multimodal, kinesthetic, or reading-writing learning styles. Students with an auditory preference consistently performed less well in all types of assessment (p<0.05), but the number of students in this group was very small. Students whose learning style could not be specifically determined by Visual, Auditory, Read/write, Kinesthetic (VARK) tests consistently performed better than other groups, but this finding was not significant. Our results indicate that the Nottingham veterinary course does not bias for or against any of the variables we investigated.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| 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