Assessing students’ confidence in interpreting dental radiographs following a blended learning module
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study assessed senior dental hygiene (DH) students' self-reported confidence in interpreting dental radiographs following the introduction of a blended learning (BL) module for radiology interpretation. The assessment of students was conducted five months prior to graduation. METHODS: A BL oral radiology module was designed. In order to capture the context, descriptions and differences of students' experience and confidence, a qualitative research approach was selected. Data were captured using a semi-structured interview process and analysed using phenomenographic methods. RESULTS: Sixteen students were interviewed. Blinded transcripts were analysed, and the main themes relating to confidence were extracted and arranged into categories. The categories were coded as to how confident (low, medium or high) each of the students felt specific to varying contexts and complexities of radiographic interpretation. CONCLUSION: Predominately, the BL model had a positive impact on DH students' confidence in the interpretation of radiographic findings. However, when asked about their level of overall confidence in interpreting dental radiographs, students still did not describe themselves as confident for all potential findings on radiographs at this point in their education. The students highlighted the importance of having patient history details and clinical assessment findings included in the interpretation exercises and expressed a desire to collaborate with other professionals when interpreting radiographs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».