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Enregistrement W2116854431 · doi:10.1002/j.0022-0337.2006.70.4.tb04093.x

Application of an Interactive Computer Program to Manage a Problem‐Based Dental Curriculum

2006· article· en· W2116854431 sur OpenAlexaff
Colman McGrath, Margaret B. Comfort, Yan Luo, Lakshman P. Samaranayake, Christopher D. Clark

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Hong Kong
Mots-clésCurriculumProblem-based learningAdaptation (eye)Multidisciplinary approachComputer scienceProcess (computing)Medical educationMedicinePsychologyPedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Managing the change from traditional to problem-based learning (PBL) curricula is complex because PBL employs problem cases as the vehicle for learning. Each problem case covers a wide range of different learning issues across many disciplines and is coordinated by different facilitators drawn from the school's multidisciplinary pool. The objective of this project was to adapt an interactive computer program to manage a problem-based dental curriculum. Through application of a commercial database software--CATs (Curriculum Analysis Tools)--an electronic database for all modules of a five-year problem-based program was developed. This involved inputting basic information on each problem case relating to competencies covered, key words (learning objectives), participating faculty, independent study, and homework assignments, as well as inputting information on contact hours. General reports were generated to provide an overview of the curriculum. In addition, competency, key word, manpower, and clock-hour reports at three levels (individual PBL course component, yearly, and the entire curriculum) were produced. Implications and uses of such reports are discussed. The adaptation of electronic technology for managing dental curricula for use in a PBL curriculum has implications for all those involved in managing new-style PBL dental curricula and those who have concerns about managing the PBL process.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,333 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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