Approaches to Teaching Biometry and Epidemiology at Two Veterinary Schools in Germany
Notice bibliographique
Résumé
In a thematically broad and highly condensed curriculum like veterinary medicine, it is essential to pay close attention to the didactic and methodical approaches used to deliver that content. The course topics ideally should be selected for their relevance but also for the target audience and their previous knowledge. The overall objective is to improve the long-term availability of what has been learned. For this reason, an evaluation among lecturers of German-speaking veterinary schools was carried out in 2012 to consider which topics in biometry and epidemiology they found relevant to other subject areas. Based on this survey, two veterinary schools (Berlin and Hannover) developed a structured approach for the introductory course in biometry and epidemiology. By means of an appropriate choice of topics and the use of adequate teaching methods, the quality of the lecture course could be significantly increased. Appropriately communicated learning objectives as well as a high rate of student activity resulted in increased student satisfaction. A certain degree of standardization of teaching approaches and material resulted in a comparison between the study sites and reduced variability in the content delivered at different schools. Part of this was confirmed by the high consistency in the multiple-choice examination results between the study sites. The results highlight the extent to which didactic and methodical restructuring of teaching affects the learning success and satisfaction of students. It can be of interest for other courses in veterinary medicine, human medicine, and biology.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».