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Enregistrement W2750952696 · doi:10.3138/jvme.0316-058r

Curricular Review and Renewal at Massey University: A Process to Implement Improved Learning Practices

2017· article· en· W2750952696 sur OpenAlexvenueno aff
Tim Parkinson, JF Weston, N.B. Williamson

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCharles Sturt UniversityMassey UniversityUniverzita Karlova v Praze
Mots-clésProcess (computing)Medical educationMathematics educationPsychologyPedagogyEngineering ethicsComputer scienceMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Curriculum managers of the Bachelor of Veterinary Science program at Massey University have undertaken major curricular review every 5-10 years and also made adjustments to the program as a result of student and other stakeholder feedback. New curricula introduced in 2003 and 2013 aimed to address specific stakeholder requirements in the veterinary, agricultural, and allied industries. The new curricula initially sought to strengthen clinical skills but more recently focused on the core professional skill of client communication, the integration of knowledge and clinical skills, and a better understanding of the effects of herd health interventions on farm economics. The need for greater emphasis on the veterinarian's role in One Health at the intersection of humans, animals, and the environment was also recognized. The most recent curricular review was preceded by faculty enlightenment and discussion about innovative models of medical education with a focus on student-centered and integrated learning. A new curriculum was introduced from 2013 that presented more material in its clinical context, attempted to manage curriculum overload through a focus on Day One Competences, implemented vertical and horizontal integration of subjects, and introduced more problem-based and student-centered learning. Regular reviews of student workload were needed to ensure that the objectives were achieved, but student feedback has generally been positive.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,164
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,181
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1640,181
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0130,005
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0070,016
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,387 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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