Mapping Information Literacy Outcomes and Learning Experiences of Health Sciences Undergraduate Students
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed whether first year undergraduate students are applying the research skills taught in an information literacy (IL) module in course IT 100 to their work in other classes and for anything unrelated to classes at the Muhimbili University of Health and Allied Sciences (MUHAS) in Tanzania. A total of 275 students took part in a printed questionnaire survey which was distributed to all second year undergraduate students at MUHAS, a return rate of 77.2 percent. The study demonstrated that students continue to use the skills gained during the IL course both in other classes and for purposes unrelated to the class. However, there was low use of scholarly databases and the library catalogue for academic and non-academic activities. These findings show a need to address some issues concerning the information literacy module (IT 100.2), such as an increased emphasis on teaching topics related to search strategies, information sources, and evaluation of resources as a practical and useful skill. The study findings further showed that issues related to facilities (internet connectivity and electrical power) will also need to be addressed. This study is based on self-reports by first year undergraduate students, which may not be a precise predictor of their actual health information competencies and their actual use of skills in courses other than IL and for anything unrelated to the class. Further research is needed to validate differences between students' self-reports of their IL competence with their actual competence as measured by a strenuous post-test.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».