Problem-Based Learning in Veterinary Education
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
Problem-based learning (PBL) replicates life experiences to stimulate learning, the integration of knowledge, and lifelong learning skills, all of which are requirements for veterinary medical education. As the curricular content of veterinary schools expands to immense proportions following advances in medical knowledge and biotechnology, it becomes impracticable to ensure that all students at the beginning of their careers have such a wide knowledge base. Students who are faced with vast amounts of information to learn by rote, much of which may seem irrelevant to their prospective career, may become disillusioned with their chosen course, hence the temptation to convert to a PBL curriculum. The PBL strategy of teaching is becoming increasingly popular in veterinary faculties worldwide, encompassing both curriculum content and a process of learning. In PBL, clinical cases are carefully selected to provoke deep student learning by the acquisition of both basic scientific and clinical knowledge critical to the case; cultivate problem-solving abilities; and encourage the development of team-building, self-directed learning, communication, and self- and peer-assessment skills. Problem-solving skills, understanding of the basic sciences, and clinical performance are all improved by the PBL process. The aim of this paper is to review a decade of literature pertaining to the inclusion of PBL in veterinary and medical curricula.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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