Changes in Student Perceptions and Study Strategies Over Time in a Veterinary Clinical Pathology Course Using Case-Based Instruction
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary students are challenged to develop new, nonlinear ways of thinking as they learn diagnostic reasoning skills. To support this process, we use real-life cases in our clinical pathology course. Changes in student perceptions regarding the use of cases and changes in study strategies over time have not been previously investigated or compared to student grades. Students participated in three voluntary online surveys that included 4-point Likert scale questions and open-ended questions on the helpfulness of cases for learning and study strategies used during the course. We used Friedman tests to detect any differences in perceptions over time; McNemar's test and Wilcoxon signed-rank tests were used to detect any differences in study strategies over time. Fisher's exact tests were used to examine the association between the Likert scale responses and grades in quartiles. Before beginning the course, 29% of students responded that cases were very helpful to their learning, with similar responses for helpfulness in applying course material and grasping important concepts. There was a significant trend of increasing positivity over the duration of the course, with 74% responding that cases were very helpful at the end of the course. The most-reported study strategy was working individually on cases before the midterm (74% of students), and the most helpful study strategy was attending class regularly (88% reported it as very helpful). Study strategies did not change significantly over time. Overall, perceptions and study strategies did not vary significantly with grades.
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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 | 0,023 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».