İntern Hekimlere Yönelik “I. Basamakta Hasta-Hekim İlişkisi” Dersinde Jigsaw Tekniğinin Kullanımı
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Bu çalışmanın amacı, intern hekimlere yönelik gerçekleştirilen “I. Basamakta Hasta-Hekim İlişkisi” başlıklı derste kullanılan işbirlikli öğrenme yöntemi JT ile ilgili öğrenci görüşlerini değerlendirmektir.Gereç ve Yöntem: Araştırma, Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlığı stajındaki 50 intern hekim ile gerçekleştirilmiştir. Öğrenciler 5’erli 12 gruba ayrılmış, her gruptan bir öğrenci seçilerek uzman grupları oluşturulmuştur. Ders materyali olarak kullanılan Calgary-Cambridge Gözlem Rehberi’ndeki 5 konu başlığı uzman gruplarına dağıtılmıştır. Uzman gruplarında konuyu tartışan öğrenciler, ilk gruplarına dönerek öğrendiklerini paylaşmıştır. Son olarak büyük grup tartışması düzenlenmiş, tüm konu başlıkları gözden geçirilmiştir. Öğrencilerden ders ile ilgili yazılı geri bildirim alınmıştır. Elde edilen niteliksel verilerin içerik analizi MAXQDA software kullanılarak yapılmıştır. İçerik analizinde tema, kod belirlenmiş ve sözcük bulutu yapılmıştır.Bulgular: İçerik analizinde olumlu görüşler (memnuniyet, konu önemi, öğrenilenleri mesleğe aktarabilme, interaktif yöntem, farklı deneyim paylaşılması, dersin refleksiyon etkisi, JT’nin öğrenmeye etkisi, dersin verilme dönemi), olumsuz görüşler (JT, dersin uzunluğu, ders konusu, süre yetersizliği, eğitim ortamı, gruplarda konu dağılımı, öğrenmeye direnç, hazır-bulunuşluk, dersin veriliş dönemi), öneriler (JT’ne öneriler, farklı öğretim yöntemi önerileri, ders süresi, farklı hastalara yaklaşım) başlıklı 3 tema-27 kod oluşturulmuştur. Sözcük bulutunda olumlu görüşler temasında ders konusuna (hasta, hekim, iletişim) ve dersin niteliğine (güzel, önemli); olumsuz görüşler temasında JT’ne (grup) ve dersin süresine (ders, zaman, süre, uzun) ilişkindir. Sonuç: Hasta-hekim ilişkisi konusu, JT’nin modifikasyonu ile kullanılabilir.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,012 |
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