Combined Application of Study Design and Case-based Learning Comprehensive Model in Epidemiology Teaching
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to conduct the SD-CBL (study design with the case based learning, SD-CBL) in Epidemiologyteaching and evaluate its effect. Students from five classes were recruited, and a combined comprehensive teachingmodel of SD-CBL was used in the “Injury Epidemiology” chapter, while other chapters in “Epidemiology”curriculum were using a teaching model of case based learning (CBL) only or single PowerPoint (ppt) teaching (itwas considered as a traditional teaching in many universities). In the final of the semester, the effects of these threeteaching models were compared in different majors and different students source. We found that SD-CBLcomprehensive teaching model was better than ppt only and CBL teaching methods (P<0.001, P=0.007), and thesignificant differences were found in the increased scoring rate between different majors and different studentssource (P<0.001, P=0.015). Thus, we concluded that the SD-CBL teaching model is effective and worth to promotein “Epidemiology” teaching, especial in chapters of epidemiology application. Moreover, it is recommended toconduct SD-CBL teaching model in students, who are major in medicine and have good science basis.
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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 | 0,068 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».