Open Journal Systems Journal Help User Username Password Remember me Notifications View Subscribe Journal Content Search Browse By Issue By Author By Title Other Journals Font Size Make font size smaller Make font size default Make font size larger Information For Readers For Authors For Librarians Home About Login Register Search Current Archives Announcements Early Issues on DalSpace Home > Vol 42, No 1 (2015) > Gould Student use of self-directed learning time in an undergraduate medical curriculum
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In 2010, Dalhousie University implemented a new MD curriculum, placing an emphasis on self-directed learning (SDL) time. This study sought to understand how students use this time and whether they would benefit from more structure during SDL. We hypothesized that students spend significant amounts of SDL time on non- academic activities and would prefer to have more specific guidance and tasks. Methods: Pre-clerkship medical students at Dalhousie (n=223) were sent an online survey consisting of 18 questions using a combination of Likert scales, and text boxes for qualitative responses. Chi-square analysis was performed for each survey question. Results: Eighty-five percent (n=93) of medical students responded that time scheduled for SDL was sufficient (p<0.001) and 67% (n=73) responded that they would benefit from more specific guidance and tasks during SDL time (p<0.001). Forty-five percent responded that they “rarely” spent SDL time on non-academic activities (n=49), however only 14% (n=15) responded “most of the time” (p<0.001). Conclusion: The majority of respondents used SDL time for academic activities but felt they would benefit from more specific guidance and tasks. This is inconsistent with our hypothesis that students are spending significant amounts of SDL time on non-academic activities, but supports our hypothesis that students would prefer more structure.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 découle