Perception of undergraduate physical therapy students regarding the clinical teaching attributes of their clinical instructors
Notice bibliographique
Résumé
Clinical instructors play an important role in the clinical education of physical therapy students. A good clinical instructor ensures that the students get maximum benefit out of the clinical experience. The feedback of students about their clinical instructors is very important in designing strategies that can improve the clinical learning of students. Objective of this study was to find the perception of undergraduate physical therapy students regarding the clinical teaching attributes of their clinical instructors. This observational cross sectional study was done at departments of physical therapy of four institutes of Lahore. Study was completed in 4 months. Non-probability, purposive sampling was used to select a sample of 202 students. The Response rate was 92%. Self-administered questionnaires consisting of validated 25-point McGill Clinical Teacher Evaluation Tool (CTE) were used to find out the perception of students about their clinical teachers. The total agreement score of McGill’s CTE rating was high i.e. Mean ± SD=97.35 ± 15.478. The attribute of clinical teacher “is interested in helping students to learn” was rated the highest (Mean ± SD=4.41 ± 0.786) and “Occasionally challenges points presented in texts and journals” was rated the lowest (Mean ± SD=3.38 ± 1.109). The undergraduate physical therapy students rated their clinical instructors higher. Clinical instructors were helping for the students however more focus should be placed on the evidence based practice and instructors should regularly incorporate evidence from literature in their teaching practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,021 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».