Becoming a dentist: faculty perceptions of student experiences with threshold concepts in a Canadian dental program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In each discipline, there are moments where students "get stuck" in their education and/or training and are often unable to move forward. These moments may be caused by threshold concepts as they represent a portal that students must cross in order to become successful in their chosen profession. This study investigated the threshold concepts from the instructors' perspective that students must navigate as they transform from learners to dentists within a dental program. METHODS: Two focus groups with faculty members within the School of Dentistry, University of Alberta were completed in the fall of 2017. Focus groups explored the faculty's perception of the students' transition from learner to dentist, difficult moments in the program, and the students' ability to navigate the program successfully. RESULTS: A qualitative phenomenographic analysis of the faculty focus group transcripts identified four potential threshold concepts within the dental program: 1) dealing with the whole patient, 2) accountability, 3) that you may not know everything, and 4) problem solving and adapting during practice. CONCLUSION: This study demonstrates that there are concepts within a dental program that faculty believe students must navigate in order to transition from learner to dentist. These concepts may inform curriculum design as well as other disciplines in the health sciences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 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 tête enseignante, 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 ».