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Enregistrement W2950571259 · doi:10.6084/m9.figshare.7507823

Teaching Bioethics: evaluation of a virtual learning object

2018· dataset· en· W2950571259 sur OpenAlexaff
Cristine Maria Warmling, Fabiana Schneider Pires, Júlio Baldisserotto, Martine Lévesque

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioethicsObject (grammar)Computer sciencePsychologyMathematics educationCognitive scienceHuman–computer interactionArtificial intelligenceBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of information and communication technologies brought together the teaching of bioethics and professional practice. The objective of the study is to evaluate the Virtual Learning Object ─ Analysis of Ethical Situations, developed and used as an innovative approach to the teaching of bioethics in courses in the field of health. The methodology integrates quantitative and qualitative analysis. Participants are students who used the virtual object in the disciplines of Ethics and Bioethics of Dentistry and Speech Therapy courses. A questionnaire (open and closed questions) was applied, and the categories analyzed related to the use of the virtual object and learning of bioethics: interaction, curriculum content, and teaching and learning dynamics. Testimonials show that the educational material provided analysis of situations with potential bioethical conflicts and demonstrated the possibility of practicing interdisciplinarity, considering this experience important in the training of health professionals. The study points to bioethics as a cross-curricular field of health practices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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