Comparison of Self-Directed and Instructor-Led Practice Sessions for Teaching Clinical Skills in Food Animal Reproductive Medicine
Notice bibliographique
Résumé
While the use of simulator-based clinical skill training has become increasingly popular in veterinary education in recent years, little research has been done regarding optimal implementation of such tools to maximize student learning in veterinary curricula. The objective of this study was to compare the effects of supervised and unsupervised deliberate practice on clinical skills development in veterinary medicine students. A total of 150 veterinary students took part in instructor-led practice (supervised) or self-directed practice (unsupervised) at a selection of four learning stations in a veterinary skills laboratory. Each learning station consisted of a teaching simulator, materials required to complete the task, and a standard operating procedure detailing how to execute the task. Students used Likert scales to self-evaluate their clinical skills before and after practice sessions, in addition to evaluating their motivation to practice a given task. An objective structured clinical examination (OSCE) was used to compare participants' clinical skills performance between learning stations. We were able to show that practice had a significant positive effect on OSCE scores at three out of six available learning stations. Motivation ratings varied between learning stations and were positively correlated with an increase in self-perceived clinical skills. At an instructor-to-student ratio of approximately 1:8, supervision had no effect on OSCE scores at four out of six learning stations. At the remaining two learning stations, self-directed practice resulted in better learning outcomes than instructor-led practice.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».