Active Learning and Flipped Classroom, Hand in Hand Approach to Improve Students Learning in Human Anatomy and Physiology
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
Because Human Anatomy and Physiology (A&P), a gateway course for allied health majors, has high dropout rates nationally, it is challenging to find a successful pedagogical intervention. Reports on the effect of integration of flipped classrooms and whether it improves learning are contradictory for different disciplines. Thus many educators are reluctant to explore the value of flipped classrooms. Therefore, in the present study we compare incorporating flipped classroom and minimal class discussion (control group) with flipped classroom and active learning activities (experimental group) in A&P and their impacts on both students’ exam performance and their satisfaction with the course. Assessments consisted of a survey of students’ attitudes and a comparison of exam performance in experimental and control groups. Exam performance among the students in flipped-classroom and active learning activities improved significantly relative to the control group [Mean ± SD: (76.93±18.33 vs 67.8±18.81), p<0.001. Student attitude, in which students rated the efficiency of pedagogical learning on a five-point Likert scale, was positive: the majority of students strongly preferred active-learning activities that were incorporated in the flipped-classroom. Students indicated that these activities helped them learn better and to connect the materials to the goals of their future careers (73.88% and 79.77% respectively). Therefore, we conclude that flipped classroom coupled with active learning strategies can improve students’ performance and attitude in the introductory A&P course.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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