Prospective comparison of student-generated learning issues and resources accessed in a problem-based learning course
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple factors can contribute to variability in content coverage and student study activities between problem-based learning (PBL) groups. AIMS: The purpose of this study was to analyse the student learning issues to answer three questions: 1. How do the student-generated learning issues compare to faculty-developed 'key feature' objectives for each case? 2. Is there stability in choice of student learning issues over a four-year period? 3. What resources do the students access and has this changed over a four-year period? METHODS: Student-generated learning issues were collected during a course that follows a PBL design using standardized patient cases. Between 2002 and 2005, 407 students in 74 groups completed the course. The student-generated learning issues were compared with faculty-developed learning objectives to identify content covered. Students also recorded resources accessed and time spent researching the learning issues. RESULTS: Learning issues regarding medical content had moderate correspondence to faculty objectives. However, 'key feature' objectives that included other content such as communication challenges, ethics issues, psychosocial stressors, etc. were identified less frequently in student learning issues. Student study time was constant across cases, groups and years. A trend toward increased use of electronic resources over time was identified, and student choice of resource material did not necessarily match the references listed in the case materials. CONCLUSION: Despite similarity in student study time between groups, significant variability in content of learning issues and resources accessed was apparent.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».