Self-directed learning during problem-based learning sessions
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was marked as recommended. Purpose: The study aimed to obtain student perceptions about the influence of problem-based learning on self-directed learning skills among undergraduate basic science medical students. Methods: A cross-sectional study was conducted among first to sixth-semester undergraduate medical students during the last week of July 2016. A previously used instrument was used after obtaining written permission from the developers. The data was analyzed using statistical package for social sciences version 20. The free text comments were tabulated. Results: Fifty-two of the 90 students (58%) participated. The majority of respondents were between 20 to 30 years of age, and of either American or Canadian nationality. The gender distribution was nearly equal. The mean self-management of learning, independent pursuit of learning, learner control of instruction and personal autonomy scores were 2.95, 2.94, 2.98 and 2.87 (maximum possible score being 4). There were no significant differences in the mean domain scores according to age group, gender, and nationality of respondents. Conclusion: Respondents in the present study showed good scores on most statements related to the four dimensions of self-directed learning. Due to the hybrid nature of the curriculum and due to lectures being the dominant teaching-learning strategy, students may have devoted less effort and time to the PBL topics.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».