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Enregistrement W3121874486 · doi:10.1002/jdd.12548

Improving effectiveness of dental students’ feedback and course evaluation

2021· article· en· W3121874486 sur OpenAlexaff
Beshr Hajhamid, Eszter Somogyi‐Ganss

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstructivePsychologyMedical educationModality (human–computer interaction)Peer feedbackBonferroni correctionTest (biology)Mathematics educationModalitiesDental educationComputer scienceMedicineProcess (computing)MathematicsStatisticsHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dental students providing feedback about a course they take, in a timely manner, benefits not only teachers, but also indirectly the students themselves, especially if given with confidence in a constructive manner. Therefore, the aim of this study was to train students on how to give feedback, to ask them to provide feedback before and after the instructions were given, and analyze the change in their responses. Participants were students who attended the second-year preclinical course in prosthodontics. They were asked to provide feedback anonymously with online surveys after completing modules of the course during the academic year. There was no intervention prior to the first feedback; however, before providing the second feedback, students were asked to read a 1-page handout related to feedback modalities. Following this, an interactive workshop in feedback was provided prior to the third survey. The received responses were ranked as either: neutral, positive, negative, or constructive and were analyzed using a mixed repeated measures test with Bonferroni correction at a 0.05 significance level. The results showed a higher number of constructive and positive responses than both neutral and negative feedback (P ≤ 0.05) within the same surveys, but no interaction effect was found between the surveys (P = 0.076). Our data showed an increase in constructive feedback provided by students after the 2 different training methods, but the modality of delivery did not seem to significantly influence the results. In summary, training students on how to provide constructive feedback may be beneficial for teachers to improve their courses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,378 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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