A Comparison of Responses to Group Learning between First-Year Asian and First-year Australian Veterinary Science Students
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Group learning has been used to enhance deep (long-term) learning and promote life skills, such as decision making, communication, and interpersonal skills. However, with increasing multiculturalism in higher education, there is little information available as to the acceptance of this form of learning by Asian students or as to its value to them. METHODOLOGY: Group-learning projects, incorporating a seminar presentation, were used in first-year veterinary anatomical science classes over two consecutive years (2003 and 2004) at the School of Veterinary Science, University of Queensland. Responses of Australian and Asian students to survey forms evaluating the learning experience were analyzed and compared. RESULTS: All students responded positively to the group learning, indicating that it was a useful learning experience and a great method for meeting colleagues. There were no significant differences between Asian and Australian students in overall responses to the survey evaluating the learning experience, except where Asian students responded significantly higher than Australian students in identifying specific skills that needed improving. CONCLUSIONS: Group learning can be successfully used in multicultural teaching to enhance deep learning. This form of learning helps to remove cultural barriers and establish a platform for continued successful group learning throughout the program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».