Linking Theory to Practice in an Undergraduate Veterinary Curriculum: Students’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Facilitated clinical relevance (FCR) at the University of Nottingham School of Veterinary Medicine and Science is a small-group educational model that promotes student-centered learning. The objectives of this study were: (1) to examine students' opinions of FCR as a learning approach compared with other teaching methods; and (2) to establish if gender, year of study, or prior exposure to FCR were predictors of attitude. Questionnaires were distributed to undergraduate veterinary students (N = 185) in the first and second year of study. Students' opinions were assessed by noting their degree of agreement with seven statements using a seven-point Likert-type scale. A total of 162 students (87.6%) completed the survey instrument. The findings indicate that FCR is highly valued among the students. The majority of students regarded FCR as directly relevant for clinical preparation because it helps them to integrate pre-clinical and clinical knowledge and skills in veterinary medicine. However, commonly identified challenges were peer dominance, less cooperative facilitators, and coping with the ambiguity of knowledge and reasoning. No significant differences were detected in attitude between students in the tested variables (p > 0.05). However, being in the first year of study, being male, and having prior exposure to FCR was found to predict a negative attitude (p < 0.006). To increase students' satisfaction, effective strategies must be designed and implemented to provide support for struggling individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,022 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».