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Enregistrement W2330626941 · doi:10.1002/j.0022-0337.2014.78.6.tb05748.x

Changes in Self‐Directed Learning Readiness in Dental Students: A Mixed‐Methods Study

2014· article· en· W2330626941 sur OpenAlexaffabout
Kalyani Premkumar, Punam Pahwa, Ankona Banerjee, Hitesh Bhatt, Hyun J. Lim

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicinePopulationDrop outPsychologyDental educationFamily medicineDentistryNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to identify changes in dental students' self-directed learning (SDL) readiness during their education. Guglielmino's SDL readiness scale (SDLRS) was completed at admission by dental students at the University of Saskatchewan and at the end of each year of training. The response rates varied from year to year. Between twenty-seven and thirty students completed the questionnaire each year at admission (93-100 percent of the entering class). The numbers of participants were lower in succeeding years: numbers used for analysis ranged from eleven to twenty-six; years in which fewer than eleven students participated were not included in the analysis. At admission, the students' mean SDLRS score was 228.98 (on a scale from 58 to 290, with 290 the highest); this score was higher than that of the average adult population (214±25.59). There was no significant effect of years of predental education, prior unsuccessful applications to dental school, interview scores, age, or admission test scores. There was a significant drop in SDLRS scores at the end of the first year for most of the cohorts (p<0.001). In addition to the questionnaire part of the study, two instructors and five first- and second-year students participated in focus groups. Those results showed that the individuals defined SDL narrowly and had similar perceptions of curricular factors that affect SDL readiness. The drop in scores one year after admission and lack of change with increased training suggests that current educational interventions may require re-examination and alteration to those that promote self-direction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,416 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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