Self-directed learning readiness of Indian medical students: a mixed method study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-directed learning (SDL) is defined as learning on one's own initiative, with the learner having primary responsibility for planning, implementing, and evaluating the effort. Medical education institutions promote SDL, since physicians need to be self-directed learners to maintain lifelong learning in the ever-changing world of medicine and to obtain essential knowledge for professional growth. The purpose of the study was to measure the self-directed learning readiness of medical students across the training years, to determine the perceptions of students and faculty on factors that promote and deter SDL and to identify the role of culture and curriculum on SDL at the Christian Medical College, Vellore, India. METHODS: Guglielmino's SDL Readiness Scale (SDLRS) was administered in 2015 to six student cohorts (452 students) at admission, end of 1st, 2nd, 3rd and 4th year of training, and at the beginning of internship in the undergraduate medicine (MBBS) program. Analysis of variance (ANOVA) was used to compare SDL scores between years of training. 5 student focus groups and 7 interviews with instructors captured perceptions of self-direction. Transcripts were coded and analyzed thematically. RESULTS: The overall mean SDLRS score was 212.91. There was no significant effect of gender and age on SDLR scores. There was a significant drop in SDLRS scores on comparing students at admission with students at subsequent years of training. Qualitative analysis showed the prominent role of culture and curriculum on SDL readiness. CONCLUSIONS: Given the importance of SDL in medicine, the current curriculum may require an increase in learning activities that promote SDL. Strategies to change the learning environment that facilitates SDL have to be considered.
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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 | 0,006 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 découle