Perception of problem based learning versus conventional teaching methods by clinical medical students in Nigeria
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
INTRODUCTION: Problem-based learning (PBL) method which was introduced about 50 years ago in Canada is beginning to gain acceptance over conventional teaching method (CTM) worldwide in medical education but still remains unpopular in Nigeria. This study aims to determine the perception of clinical medical students to the use of both learning methods in pathology courses. METHODS: A cross-sectional quantitative survey was conducted in four Nigerian universities drawn from four regions of the country. Data were collected using pretested semi-structured self-administered questionnaires. RESULTS: The study included 310 respondents, 182(58.7%) males and 128(41.3%) females. Of all the participants, 257(82.9%) had heard of PBL prior to the study and 260(83.9%) thought it suitable for teaching and learning Pathology. Majority of participants, 221(71.3%) preferred a combination of both PBL and CTM while 238(76.8%) thought PBL suitable for all medical students. Some identified factors capable of enhancing adaptation of PBL into medical curriculum include conducive quiet spaces for learning and availability of computers with internet facilities for students' use. CONCLUSION: Participants demonstrated high level of awareness of PBL and thought it suitable for all medical students. Availability of computers and up-to-date libraries with internet and audio-visual facilities could enhance adaptation of PBL into medical curriculum in Nigeria.
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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 | 0,050 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 découle