Enhancing learning approaches: Practical tips for students and teachers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In an integrated curriculum such as problem-based learning (PBL), students need to develop a number of learning skills and competencies. These cannot be achieved through memorization of factual knowledge but rather through the development of a wide range of cognitive and noncognitive skills that enhance deep learning. AIM: The aim of this article is to provide students and teachers with learning approaches and learning strategies that enhance deep learning. METHODS: We reviewed current literature in this area, explored current theories of learning, and used our experience with medical students in a number of universities to develop these tips. RESULTS: Incorporating the methods described, we have developed 12 tips and organized them under three themes. These tips are (1) learn how to ask good questions, (2) use analogy, (3) construct mechanisms and concept maps, (4) join a peer-tutoring group, (5) develop critical thinking skills, (6) use self-reflection, (7) use appropriate range of learning resources, (8) ask for feedback, (9) apply knowledge learnt to new problems, (10) practice learning by using simulation, (11) learn by doing and service learning, and (12) learn from patients. CONCLUSIONS: Practicing each of these approaches by students and teachers and applying them in day-to-day learning/teaching activities are recommended for optimum performance.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».