Scaffolded Active Learning: Nine Pedagogical Principles for Building a Modern Veterinary Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary discipline experts unfamiliar with the broader educational literature can find the adoption of an evidence-based approach to curriculum development challenging. However, greater societal and professional demands for achieving and verifying Day One knowledge and skills, together with continued progress in information generation and technology, make it all the more important that the defined period for initial professional training be well used. This article presents and discusses nine pedagogical principles that have been used in modern curricular development in Australia, the United Kingdom, and the United States: (1) outcomes-based curriculum design; (2) valid and reliable assessments; (3) active learning; (4) integrated knowledge for action; (5) tightly controlled core curriculum; (6) "just-in-time" rather than "just-in-case" knowledge; (7) vertical integration, the spiral curriculum, and sequential skills development; (8) learning skills support; and (9) bridges from classroom to workplace. Crucial to effective educational progress is active learning that embraces the skills required by the modern professional, made possible by tight control of curricular content. In this information age, professionals' ability to source information on a "just-in-time" basis to support high quality reasoning and decision making is far more important than the memorization of large bodies of increasingly redundant information on a "just-in-case" basis. It is important that those with responsibility for veterinary curriculum design ensure that their programs fully equip the modern veterinary professional for confident entry into the variety of roles in which society needs their skills.
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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 | 0,017 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».