A Review on Outcome Based Education and Factors That Impact Student Learning Outcomes in Tertiary Education System
Notice bibliographique
Résumé
Education opens numerous revenues to register economic expansion all around the world with specific reference to developing nations. Advancement of Pakistan in education indicators has been severely insufficient during the previous decades. Decreased financing along with inefficiency in budget expenditure plus weak management system have crippled the education sector ensuing poor educational outcomes. Outcome-based Education (OBE) has recently gained much attention in Pakistan. OBE is used in education because it clearly focuses and organizes everything in an educational system around what is necessary for all students to be able to do at the end of their learning. OBE proposes an influential and interesting option of transforming and organizing medical education. Therefore, the basic aim of this review is to highlight the tertiary education system of Pakistan and the need to shift from teacher centered to Outcome Based Education system. The review also addresses the major factors that impact student learning outcomes. Data bases were searched including Cochrane and Medline. Search strategy was designed by combining Boolean operators and key terms related to review objectives. Seven studies were included in the paper regarding the effectiveness of Outcome Based Education in different disciplines of education. The findings suggested five important factors from the literature that impact student learning outcomes including, assessment strategies, learning objectives based on level of complexity, student preferred learning styles, English language competency and Employer requirements. However, limitations were recognized in the methodology section and further recommendations were given for future researchers.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».