Factors Influencing Dental Educators As They Develop Problem‐Based Learning Cases
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
In problem-based learning (PBL) environments, patient cases encourage students' development of critical thinking and problem-solving. Previous research has found that non-structured patient cases fostered students' critical thinking and problem-solving abilities; however, structured cases dominate in dental PBL. The aim of this study was to explore factors influencing educators as they developed cases for a hybrid PBL dental education program in Canada. In this phenomenological study, semi-structured interviews were used to collect seven educators' experiences with PBL case development. Content analyses with conceptual mapping were triangulated with field notes, researcher memos, and member checking to elucidate codes and themes. There were two major themes and 14 subthemes. The major theme-external factors-involved environmental parameters that influenced educators to develop PBL cases with a definitive problem-solving approach and preferred solution. Structured PBL cases dominated because of limited curricular time for students to explore identified learning issues within a three-session framework. The hybrid PBL dental curriculum further influenced educators to develop structured PBL cases such that content was not duplicated by corresponding lectures. The second major theme-internal factors-encompassed the educators' beliefs and values about teaching and student learning. These educators were enthusiastic about PBL as an instructional strategy, but did not appear to support the PBL philosophy wherein students engage in self-directed, self-exploratory learning. Structured PBL case development occurred when educators believed students needed content expert guidance. Structured PBL cases dominated in the hybrid PBL program because the educators felt students needed guidance in solving the cases to meet the learning objectives within the limited curricular time.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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