When quick response codes didn’t do the trick
Notice bibliographique
Résumé
Medical education programs in the United States or Canada comply with the Liaison Committee on medical education standards to ensure their graduates provide proficient medical care. One standard includes student development as a lifelong learner. The competency of lifelong learning is developed through self-directed activities such as students evaluating their learning objectives and resources without external help.Quick response (QR) codes were the technological tools introduced in a traditional medical institution to enhance students' self-directed initiative to tap resources. Relevant lecture objectives and other information such as supplemental discipline content, reading assignments and web-based link resources were embedded into codes and 'pasted' onto all pages of their course PDF handouts. It was anticipated that most students had access to smart phones to conveniently scan the codes and retrieve the information.However, an in-class survey conducted showed that only 30% of the students found the QR codes useful. Further questioning revealed that some students just didn't know how to use the codes or didn't think the information embedded was worth the effort to decrypt. Although students were tech-savvy in the social and entertainment realms, they were not adept in the use of technology for educational purposes.QR codes presented several theoretical, pedagogical advantages to enhance experiential and self-directed learning. However, implementation among students, in a traditional classroom, required prior instructions on usage. Student feedback was also imperative when introducing novel, innovative tools like QR codes.
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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 | 0,021 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,052 |
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 ».