MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2942262204

Aprendizaje basado en problemas como estrategia didáctica en Odontología y su especialización de Ortodoncia

2018· dissertation· es· W2942262204 sur OpenAlexaboutno aff
M.R. Mourelle Martinez, Giovanni Eduardo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromotion (chess)CurriculumDocumentary evidenceSpecialtyMedical educationProblem-based learningPedagogyPsychologyMedicineHumanitiesPolitical scienceArtFamily medicinePolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Teaching and learning in any profession require the use of one or several didactics that effectively lead to the formation of students and this is not foreign to dentistry and more specifically to the specialty of orthodontics. Problem-based learning (PBL) as a teaching tool is more than 40 years since its inception at the University of Mc Master and is sufficiently demonstrated its effectiveness in improving the quality of learning in students. In Colombia there is little or no documentary evidence about the application of PBL in the training of dentists and their specialties, this essay aims from the training in University Teaching and literary review open a space for the initiation of research and subsequent promotion of the use of the ABP in the study of Dentistry in our country. The methodology used in this essay is of qualitative descriptive documentary review, a description of PBL implementation experiences in different countries such as Germany, Canada, United States, England, China, Japan, Malaysia, Saudi Arabia among others. The results of this review made it possible to establish that the PBL is a didactic tool that is frequently used around the world in the curricula of dental schools of prestigious universities such as Harvard or Mac Master, it was also found that the literature focuses to a large extent on the perception of students against PBL and how motivation plays an important role in its implementation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,411 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHealth and Medical EducationTravaux en français237 207