Physiotherapy Students’ Perceptions of Team-Based Learning Using the Team-Based Learning Student Assessment
Notice bibliographique
Résumé
According to the National Curricular Guidelines for the undergraduate-level course in physical therapy, the curriculum must promote the training of a generalist, humanist, critical, and reflective professional to develop skills focused on decision-making, communication, leadership, etc. Several methodologies are used in the teaching-learning process; of these, active methodologies are often cited, wherein, contrary to the traditional model of teaching, the roles of the teacher and student are reversed. This study aimed to evaluate students’ perception of learning in teams (Team-based learning) as a teaching-learning strategy in the physical therapy undergraduate program of the University of the State of Pará, using the Team-based Learning Student Assessment Instrument (TBL-SAI). A cross-sectional, descriptive study with 21 physical therapy undergraduate students of the UEPA Campus XII was conducted. The TBL-SAI was administered after they participated in an optional course of the respiratory system, wherein the TBL teaching was adopted. The 33 items of the TBL-SAI comprise responses ranging from 1 (I strongly disagree) to 5 (I strongly agree), divided into three subscales: perception of students’ accountability, preference for traditional approach or TBL, and students’ satisfaction. Average score on the subscales higher than the neutral scores indicated that the students perceived the TBL to be an effective learning tool. The participants reported an overall positive experience using TBL with respect to accountability toward their studies, preference for TBL, and their satisfaction with the method. Future studies should evaluate the impact of TBL on the academic performance and learning ability of undergraduate students of physical therapy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».