Learning Styles in Students of Medical Sciences
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: learning is a human’s natural tendencies; therefore, the identification of factors affecting it, is very important in fixing problems and deficiencies in educational systems. One of the factors contributing to students’ academic achievement and increased learning outcome is to identify their learning styles leading to better and more satisfying learning. The aim of the present study was to examine learning styles in students of Medical Sciences. METHODOLOGY: The present descriptive-analytical study was conducted on 417 students of Medical Sciences selected based on cluster random sampling method in the academic year 2015-2016. The data were collected through a two-part questionnaire. The first part was consisting students’ demographic characteristics. The second part was validated VARK questionnaire to categorize learning styles in the students. The collected data were analyzed through descriptive statistics, Fisher’s exact test, Chi-square test and ANOVA in SPSS version 19.0 RESULTS: The results showed the following average scores for students’ learning styles: read/write learning style (7.21±1.52), kinesthetic learning style (6.59±0.97), visual learning style (6.23±1.00), auditory learning style (6.00±0.84) and multiple learning styles (5.25±1.00). The results showed no significant relationship between students’ demographic characteristics and their learning styles (p>0.05). CONCLUSIONS: Based on the results of this study, the most preferred learning style by medical students was the read/write style. Most university teachers believe that the cause of students’ academic failure is lack of studying; however, this failure may be due to a mismatch between students’ learning styles and teachers’ teaching styles. In view of that, one of the requirements for appropriate education is to examine students’ learning styles at the beginning of each educational year and apply appropriate teaching styles accordingly.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».