The Trends of Use of Social Media by Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: As the online environment has evolved, the use of social networking sites (SNSs) hasbeen integrated into the methods of teaching. Students across the world are currently using SNSs toenhance their learning. Objective: This study sought to explore the students’ use of social media,in particular that of Facebook groups in medical education at the University of Ottawa. Methods:Pre-clerkship medical students (n = 160) were surveyed regarding the trends of use of SNSs in theirlearning. The survey consisted of 23 questions (Likert-style, multiple choice, yes/no, and short answerquestions). Results: 94% of respondents use SNSs to facilitate their learning with Facebook (n = 98,97%). Students mostly use Facebook groups for histology (30%), physiology (21%), etc. They mostlyuse SNSs for these particular subjects because the material posted is engaging. Sixty percent (60%) ofstudents use SNSs to communicate with their colleagues and 59.8% stated that they prefer Facebookgroups over pages. They prefer sample tests/quizzes and study guides (65.6%), followed by explanatorycomments and an answer to a question (54.2%), etc. The downside of the use of social media ineducation is distraction and privacy issues. Conclusion: SNSs are used by the majority of students toenhance their learning, but to use them to their fullest; the material posted has to be concise, engagingand aligned with the learning objectives. Social media are contemporary and efficient communicationtools that educators cannot overlook; the challenge is to choose the right platform, the amount andquality of the information shared to ensure optimal benefit and collaboration of the students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».