Web-Based Technology: Its Effects on Small Group “Problem-Based Learning” Interactions in a Professional Veterinary Medical Program
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
The objective of this investigation was to ascertain whether and how the introduction of a new technology (WebCT) influenced faculty teaching styles while facilitating small group problem-based learning (PBL) sessions in a professional veterinary medical (PVM) program. The following questions guided the study: (1) How does the use of technology affect faculty teaching behaviors? (2) Do the facilitators' interactions with WebCT technology change over the course of one semester? (3) What is the perceived impact of WebCT on facilitators' role in PBL? The study employed a combination of qualitative (case study) and semi-quantitative (survey) methods to explore these issues. Nine clinical sciences faculty members, leading a total of six PBL groups, were observed over the course of an academic semester for a total of 20 instructional sessions. The qualitative data gathered by observing faculty as they facilitated PBL sessions yielded three major themes: (1) How do PBL facilitators adapt to the addition of WebCT technology? (2) Does this technology affect teaching? and (3) How do PBL facilitators interact with their students and each other over the course of a semester? No direct evidence was found to suggest that use of WebCT affected teaching behaviors (e.g., student-centered vs. teacher-centered instruction). However, all facilitators showed a moderate increase in comfort with the technology during the semester, and one participant showed remarkable gains in technology skills. The teaching theme provided insight into how facilitators foster learning in a PBL setting as compared to a traditional lecture. A high degree of variability in teaching styles was observed, but individuals' styles tended to remain stable over the course of the semester. Nevertheless, all facilitators interacted similarly with students, in a more caring and approachable manner, when compared to the classroom or clinic atmospheres.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle