Assessing the Impact of Voice‐Over Screen‐Captured Presentations Delivered Online on Dental Students’ Learning
Notice bibliographique
Résumé
The traditional lecturing method is still one of the most common forms of delivering content to students in dental education, but innovative learning technologies have the potential to improve the effectiveness and quality of teaching dental students. What challenges instructors is the extent to which these learning tools have a direct impact on student learning outcomes. The aim of this study was to assess the impact of a voice-over screen-captured learning tool by identifying a positive, nil, or negative impact on student learning as well as student engagement (affective, behavioral, and cognitive) when compared to the traditional face-to-face lecture. Extraneous variables thought to impact student learning were controlled by the use of baseline measures as well as random assignment of second-year dental students to one of two teaching conditions: voice-over screen-captured presentation delivered online and the traditional classroom lecture. A total of 28 students enrolled in the preclinical course in endodontics at a Canadian dental school participated in the study, 14 in each of the two teaching conditions. The results showed that, in most cases, the students who experienced the online lecture had somewhat higher posttest scores and perceived satisfaction levels than those in the face-to-face lecture group, but the differences did not achieve statistical significance except for their long-term recognition test scores. This study found that the students had comparable learning outcomes whether they experienced the face-to-face or the online lecture, but that the online lecture had a more positive impact on their long-term learning. The controls for extraneous variables used in this study suggest ways to improve research into the comparative impact of traditional and innovative teaching methods on student learning outcomes.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».