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Enregistrement W2046255612 · doi:10.5539/jel.v1n1p1

Study Strategies Are Associated with Performance in Basic Science Courses in the Medical Curriculum

2012· article· en· W2046255612 sur OpenAlexvenueno aff
John A. McNulty, David C. Ensminger, Amy Hoyt, Arcot J. Chandrasekhar, Gregory Gruener, Baltazar Espiritu

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLoyola University Chicago Stritch School of Medicine
Mots-clésConstructiveMathematics educationRote learningPsychologyCurriculumTeaching methodPedagogyComputer scienceCooperative learningProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the study strategies of first and second year medical students and tested the associations between study habits and performances in their basic science courses. Upon completion of every basic science course, students completed a survey ranking the study strategies they utilized throughout each course. Results of a principle component analysis showed that study strategies clustered into one of three study factors: “rote” learning, “constructive” learning, or “review” learning. Each of these study factors comprised related study strategies. Students tended to use “constructive” strategies predominantly, but altered their study habits based on content delivered in specific courses. Trends emerged indicating negative correlations for “rote” learning and course performance whereas there were positive correlations for “constructive” learning and course performance. Courses where “constructive” learning had the greatest effects also tended to have the greatest number of questions that required “constructive” reasoning on the final exam.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,381 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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