Student Response to a Blended Radiology Course: A Multi-Year Study in Dental Education
Notice bibliographique
Résumé
Universities around the world are increasingly moving towards blended learning models to engage their 21st century learners (Alammary et al., 2014; Brenard et al., 2014; Tandoh et al., 2014). However, students’ engagement and satisfaction with blended learning in dental education remain understudied. To address this gap, this study examines the effects of a blended learning approach on students’ satisfaction and engagement within dental hygiene and dentistry oral radiology courses. Thirty-five students participated in a survey designed to measure two main constructs: student engagement (per Fredericks et al., 2005) and student satisfaction (per Owston et al., 2013) with the addition of one student providing interview data on each of these constructs. It was found that students were generally satisfied (67%) with the blended learning course format with 65% of students expressing a preference for the blended format. This finding was complemented by students’ also expressing that they were emotionally engaged (70% engagement score), cognitively engaged (69% engagement score), and behaviourally engaged (61% engagement score). These findings suggest that blended learning may be of benefit to the engagement and satisfaction of dental students’ learning the interpretation of dental radiographs.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».