MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2071120808 · doi:10.3138/jvme.31.3.242

Observations of Veterinary Medicine Students’ Approaches to Study in Pre-clinical Years

2004· article· en· W2071120808 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre for Teaching and Learning, Universiti Teknologi Malaysia
Mots-clésVeterinary medicineMedical educationMedicineVeterinary educationPsychologyCurriculumPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE FOR THIS STUDY: This study has two purposes. The first is to explore an instrument of evaluation of the approaches to study (deep, strategic, and surface) adopted by students in the pre-clinical years of their veterinary degree program. The second is to examine relationships between these approaches and a broad range of further factors deemed relevant to the veterinary medicine context. We envisage that a greater knowledge of how these students learn will aid curriculum reform in a way that will enrich the learning experience of veterinary students. METHODOLOGY: A questionnaire consisting of the 52-question Approaches to Study Inventory (ASI) and an additional 49 questions relating mainly to teaching, assessment, and study skills was distributed to 215 veterinary medicine (MVB) students in their pre-clinical years of study. Factor analysis was used to ensure that the ASI section of the questionnaire maintained previously reported structure. The internal reliability of the approaches measured was tested using Cronbach alpha analysis. The approaches were described as frequency distributions. Associations between the parameters (deep, strategic, and surface) and 49 additional context-specific factors were investigated using loglinear analysis. RESULTS: (1) Factor analysis revealed that the integrity and structure of the instrument in this context was generally comparable to previous studies. (2) The impact of a high workload was evident in the surface approach, with fear of failure becoming a strong motivating factor and syllabus boundness a widely used strategy. (3) Associations made between the approaches and 49 context-specific factors showed strong associations between both workload and lack of prior knowledge with the surface approach. (4) Grades were associated positively with both the deep and strategic approaches but negatively with the surface approach. (5) A range of learning and study skills were associated positively with the deep and strategic approaches and negatively with the surface approach. CONCLUSION: The ASI proved to be a reliable and insightful instrument, highlighting specific surface learning tendencies present in the group as well as a deep learning approach, the pattern of which deviates from previous studies on this subject. This study also confirms the value of some teaching practices as a means of supporting deep learning and perhaps challenging surface learning strategies. The prevalent perception of a high workload is notable, as is its positive association with surface learning.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,822
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,188 · 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