Development and Evaluation of vetPAL, a Student-Led, Peer-Assisted Learning Program
Notice bibliographique
Résumé
Based on an idea from a final-year student, Bristol Veterinary School introduced vetPAL, a student-led, peer-assisted learning program. The program involved fifth-year (final-year) students acting as tutors and leading sessions for fourth-year students (tutees) in clinical skills and revision (review) topics. The initiative aimed to supplement student learning while also providing tutors with opportunities to further develop a range of skills. All tutors received training and the program was evaluated using questionnaires collected from tutees and tutors after each session. Tutees' self-rated confidence increased significantly in clinical skills and for revision topics. Advantages of being taught by students rather than staff included the informal atmosphere, the tutees' willingness to ask questions, and the relatability of the tutors. The small group size and the style of learning in the revision sessions (i.e., group work, discussions, and interactivity) were additional positive aspects identified by both tutees and tutors. Benefits for tutors included developing their communication and teaching skills. The training sessions were considered key in helping tutors feel prepared to lead sessions, although the most difficult aspects were the lack of teaching experience and time management. Following the successful pilot of vetPAL, plans are in place to make the program permanent and sustainable, while incorporating necessary changes based on the evaluation and the student leader's experiences running the program. A vetPAL handbook has been created to facilitate organization of the program for future years.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».