Do Veterinary Students See a Need for More In-Course Discussion? A Survey
Notice bibliographique
Résumé
Rather than merely transferring information, veterinary education should stimulate and motivate students and encourage them to think. Currently in veterinary education, most curricula use the method of frontal teaching (e.g., in lectures). A student-centered critical approach to information is rarely used. Our research sought to determine if students consider in-course discussion useful and if sufficient possibilities for discussion are provided and supported by their lecturers. In December 2013, we conducted a survey of fourth-year students. Specifically, we wanted to know if students consider in-course discussion about course content useful for successful learning and if students wish to have more opportunities for discussion during class time. Finally, we wanted to identify barriers that limit the students' motivation and ability to engage in discussion of course content. In total, 105 students completed the survey. The majority of students agreed or strongly agreed that clinical topics should be discussed during class time. Frequently stated reasons were improved learning (85.7%) and the opportunity to look at topics from different perspectives (92.4%). In conclusion, we found a considerable dearth of and request for discussion within veterinary education. In light of these findings, we emphasize the need for new teaching strategies that promote independent thinking and critical questioning. We suggest the implementation of more discussion opportunities in well considered and moderated settings in veterinary teaching.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».