Direct Measurement of Veterinary Student Learning Outcomes for the NAVMEC Professional Competencies in a Multi-User Virtual Learning Environment
Notice bibliographique
Résumé
Education in veterinary medicine, as in other allied health care-health science professions and academia in general, has been subject to the public call for accountability for the quality of its student learning outcomes. A principal stakeholder in veterinary medicine is the American Veterinary Medical Association-Council on Education (AVMA-COE). AVMA-COE has adopted program accreditation standards requiring veterinary colleges to provide evidence that they are measuring and assessing the clinical competency of students before graduation and again shortly after graduation. Schools and colleges are required to develop relevant measures to validate scientific knowledge, skills, and values aligned with North American Veterinary Medical Education Consortium (NAVMEC) core competencies. Beginning in May 2012, the College of Veterinary Medicine and Biomedical Sciences at Texas A&M University modified the professional veterinary medical curriculum by including a required clinical rotation centered on veterinary emergency preparedness and response. A distinguishing major component of the instructional design of the clinical rotation includes Second Life, a commercially obtained computer-generated multi-user virtual simulation learning environment. The virtual reality situations require high-volume, mass-casualty medical triage decision making. The interpersonal communications and interactivity among students, faculty, and third-party actors enable faculty and instructor observers and simulation facilitators to evaluate students actively engaged in critical thinking and complex problem solving while demonstrating skill in the NAVMEC professional competencies. The Second Life virtual simulation has been adopted as a primary tool for direct measurement of student learning objectives outcomes achieved in this clinical rotation and is being implemented in other clinical teaching platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».