Investigating the medical study of overseas students at Jinan University Medical School
Notice bibliographique
Résumé
A great number of overseas students have studied medicine at Jinan University Medical School over the past decade. Statistics from the past ten years show that these students’ test scores on diagnosis and medicine I & II are lower than those of their classmates from mainland China. To address the underlying causes of this phenomenon, we implemented a series of questionnaires for overseas and mainland Chinese medical students. The results indicate that there are no significant differences between overseas students and mainland Chinese students with regard to their attitude towards the study of medicine, their approval of the teaching and learning environments or their ability to improve their independent study capabilities at Jinan University Medical School; however, overseas students prefer to study at night and sleep later than their mainland Chinese classmates. One outstanding difference between these groups is that overseas students like to arrange their studies based on their interests, regardless of available time and subject contents, and this might lead them to perform poorly on examinations during their academic term at Jinan University Medical School. Overseas students might not have achieved scores as high as their Chinese classmates is that they do not completely focus on the content taught by teachers in class, which would later be assessed by exams at the end of each academic term. This observation is actually part of our medical educational concepts, especially in Chinese medical schools. Attention should be paid by both overseas students and medical schools to this discrepancy.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».