Problem‐based learning in a new Canadian curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Problem-based learning (PBL) is a method of group learning that uses true-to-life problems as a stimulus for students to learn problem-solving skills and acquire knowledge about the basic and clinical sciences. This article documents the design and implementation of PBL in a second year course in the new curriculum of the University of Ottawa School of Nursing's Generic Program. The learning and teaching experiences of students and facilitators in this PBL course are described. As a way to determine students' perception of their learning using PBL, they were asked to respond to four questions. The most frequently described thinking processes were problem solving, nursing process and group process. When asked to describe the learning they derived from PBL, as differentiated from other instructional methods, students identified group process and problem solving most often. The most frequently identified factors that influenced performance and learning in PBL were positive attitude and group effort. The factors that affected the facilitators' performance of their role were large group size, insufficient practice of facilitator skills and PBL preparation. To enhance group process, facilitators modelled and shared roles. They fostered student motivation and development through formative evaluation. PBL produced clear benefits for students, such as increased autonomous learning, critical thinking, problem solving and communication. For facilitators, PBL was a liberation from the traditional role of 'content expert and super consultant'.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».