Exploring Veterinary Medicine Students’ Experiences with Team-Based Learning at the Universidad Andrés Bello
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the use of team-based learning (TBL) in a Clinical Anatomy course taken by third-year veterinary medicine undergraduate students at the Universidad Andrés Bello in Chile. While research has shown that active learning methodologies yield improved student learning outcomes compared to lecture-based teaching, the incorporation of new pedagogical strategies is complex and its success depends on a range of contextual factors. This study sought to understand the strengths and weaknesses of using TBL in a specific subject (anatomy), discipline (veterinary medicine), and country (Chile). Students in the course had not been previously exposed to TBL. At the end of the semester during which TBL was used, the research team collected student satisfaction survey data and conducted a focus group in order to understand students' experiences with TBL in the course. We found that overall, students were satisfied with TBL and appreciated that it increased the amount of feedback they received, reinforced key concepts, and helped them to build skills they would need in their future professions. There was also a certain level of dissatisfaction, which may have been caused by negative experiences with team members and difficulties reading the preparatory material, which was in English. Given our findings, we discuss modifications that could be made in order to improve veterinary medicine students' experiences with TBL.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».