Report of an experience: self-study to foster self-regulated learning for International Dental Degree Program (IDDP) students in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Este artigo objetivou descrever brevemente uma experiência com a metodologia de estudo autônomo realizada no Programa de Graduação Internacional de Odontologia (IDDP) em uma Universidade no Canadá. Esta abordagem encorajou o aprendizado autorregulado dos estudantes. Devido à pandemia COVID-19 as aulas “on-site” da faculdade de odontologia foram descontinuadas. Os estudantes do programa IDDP eram permitidos frequentar o prédio da faculdade somente para realizar as atividades pré-clínicas (e eram supervisionados por apenas um professor de cada vez). Como a turma de 2020 do programa IDDP era pequena (2 alunos), o diretor do programa e os professores consideraram que o estudo autônomo seria uma ideia apropriada. Percebeu-se que os estudantes tiveram sucesso em autorregular o aprendizado. Como por exemplo: usaram suas anotações, monitoraram a compreensão do material teórico disponibilizado, fizeram perguntas etc. A experiência com os estudantes do programa IDDP mostrou que a oportunidade de estudo autônomo se caracterizou como um ambiente favorável para os professores usarem nas disciplinas pré-clínicas.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».