Learning-Style Profiles of 150 Veterinary Medical Students
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
Awareness of student learning-style preferences is important for several reasons. Understanding differences in learning styles permits instructors to design course materials that allow all types of learners to absorb and process information. Students who know their own learning style are better able to help themselves in courses taught in a non-preferred method by developing study strategies in line with their preferred learning method. We used the Felder and Solomon Index of Learning Styles to assess the learning-style profiles of 150 veterinary students in three consecutive years. Students were predominantly active (56.7%), sensing (79.3%), visual (76.7%), and sequential (69.3%). Most were balanced on the active-reflective (59.3%) and global-sequential (50%) dimensions, and 61.3% and 54% were moderately to strongly sensing and visual, respectively. Small but significant numbers of students were moderately to strongly intuitive (8.7%), verbal (13%), and global (12%). The most common patterns were active-sensing-visual-sequential (26%), reflective-sensing-visual-sequential (19.3%), active-sensing-visual-global (8.7%), and active-sensing-verbal-sequential (8.7%). Although most students (65.3%) were balanced on one to two dimensions, 77.3% had one or more strong preferences. Our results show that although people have dominant learning-style preference and patterns, they have significant minor preferences and patterns across all dimensions with moderate to strong preferences on each scale. These results indicate that a balanced approach to teaching is essential to allow all students to learn optimally.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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