Approaches and Study Skills of Veterinary Medical Students: Effects of a Curricular Revision
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine if a revised, recently implemented curriculum, embracing an integrated block design with a focus on student-centered, inquiry-based learning, had a different effect on veterinary medical students' approaches to studying than the previous curriculum. A total of 577 students completed a questionnaire consisting of the short version of the Approaches and Study Skills Inventory for Students (ASSIST). It included questions relating to conceptions about learning, approaches to studying, and preferences for different types of courses and teaching. In addition, students were asked to respond to general questions regarding the design of the revised curriculum. The scores for the deep and strategic learning approaches were higher for students studying under the previous curriculum compared to the revised curriculum, despite the fact that the revised curriculum was specifically designed to foster deep learning. The scores for the surface learning approach were lower in the students studying the revised curriculum compared to students studying under the previous curriculum. We identified the following factors affecting student learning: alteration of learning activities, such as problem-based learning, from the recommended models; a lack of instructor support for the revised curriculum; assessments that were not aligned to encourage critical thinking; and directed self-learning activities that were too comprehensive to complete in the allotted time. The results of this study can be used to improve the implementation of student-centered and inquiry-based curricula by identifying potential problems that could prevent a deep learning approach in veterinary medical students.
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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 | 0,004 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».