Making Clinical Case-Based Learning in Veterinary Medicine Visible: Analysis of Collaborative Concept-Mapping Processes and Reflections
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 value of collaborative concept mapping in assisting students to develop an understanding of complex concepts across a broad range of basic and applied science subjects is well documented. Less is known about students' learning processes that occur during the construction of a concept map, especially in the context of clinical cases in veterinary medicine. This study investigated the unfolding collaborative learning processes that took place in real-time concept mapping of a clinical case by veterinary medical students and explored students' and their teacher's reflections on the value of this activity. This study had two parts. The first part investigated the cognitive and metacognitive learning processes of two groups of students who displayed divergent learning outcomes in a concept mapping task. Meaningful group differences were found in their level of learning engagement in terms of the extent to which they spent time understanding and co-constructing knowledge along with completing the task at hand. The second part explored students' and their teacher's views on the value of concept mapping as a learning and teaching tool. The students' and their teacher's perceptions revealed congruent and contrasting notions about the usefulness of concept mapping. The relevance of concept mapping to clinical case-based learning in veterinary medicine is discussed, along with directions for future research.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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