Identification of Medical Students’ Learning Styles in Terms of Gender
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Every amazing human development in the modern world is resulted from learning; therefore, teaching and learning improvement are the bases of all activities. There is a wide-range of factors affecting learning and the identification of these factors is very important in fixing problems and deficiencies in educational systems. Among the factors contributing to academic achievement are the consideration of students’ differences and identification of their learning styles. Accordingly, the present study was conducted to identify medical students’ learning styles in terms of gender. METHODOLOGY: This is a descriptive-analytical study that it conducted in 2015 on 360 students of Medical Sciences. The data collected through a two-part questionnaire consisting of questions about students’ demographic characteristics and the validated VARK questionnaire to categorize their learning styles. Using the SPSS-19 software, the collected data were analyzed through descriptive statistics, Chi-square test and ANOVA. RESULTS: The results showed that the mostly preferred learning style among medical students was the Read/Write style (48.3% of students at school of nursing, 56.7% of students at school of dentistry, 40% of students at school of medicine, 36.7% of students at school of paramedics, 53.3% of students at school of public health and 43.3% of students at school of rehabilitation). The results also showed no significant relationship between learning style and age (p=0.60), school (p=0.106) and gender (p=0.41). CONCLUSIONS: The results of this study showed that there is no significant relationship between gender and learning style of medical students. Furthermore, the mostly preferred learning style of students at Zahedan University of Medical Sciences is the Read/Write style.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».