The Application of Information Technology in the Teaching of Veterinary Epidemiology and Public Health
Notice bibliographique
Résumé
Information technology (IT) is an imprecise term currently used to describe computer-based techniques for data manipulation, storage, dissemination, publication, and retrieval. IT possesses several characteristics that promote meaningful learning, including (1) just-in-time, personalized; (2) student-centered versus teacher-centric; (3) self-paced; (4) anytime, anywhere; and (5) discovery (through bibliographic and other information searches). However, if done improperly, IT-based teaching can be counterproductive. Factors to consider when evaluating the effectiveness of IT-based teaching methods include (1) content, (2) learning, (3) delivery support, (4) usability, and (5) technological. IT has been used to support instruction in epidemiology and public health at many levels, ranging from basic computer literacy to hands-on training in epidemiological methods through computer-based problem sets, case workups, outbreak investigations, and tutorials. Online quizzes based on articles selected from practice-oriented journals have been used to promote evidence-based medicine skills, including the critical evaluation of medical claims. As online access and delivery improve, opportunities for substantive online education and lifelong learning through IT have expanded. One of the most novel and comprehensive implementations of collaborative online sharing of educational content in epidemiology and public health is the Epidemiology Supercourse (http://www.pitt.edu/~super1/). More than 9,000 faculty from 118 countries have contributed to an online library of more than 700 lectures with quality control and adherence to accepted pedagogic principles. The goal is to improve teaching and research in epidemiology and public health worldwide. Although the focus is on human medicine, the concepts, methods, and principles can easily be applied to veterinary medicine. The Association for Veterinary Epidemiology and Preventive Medicine (AVEPM) seeks to heighten awareness of issues in veterinary epidemiology and public health education among veterinary educators through various forums, symposia, and workshops. The AVEPM Web site (http://www.cvm.uiuc.edu/avepm/) includes a listing of educational software and Web sites supporting epidemiology and public health education.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».