Self-Assessment of Gram Staining Skill Using Video Recording in a Classroom Environment for Veterinary Nursing Students
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Practical skills are essential in the veterinary nursing curriculum. Given the increasing implementation of video recording in higher education, this study explored the feasibility and benefits of video recording as a classroom tool in professional education. Concerns regarding the inability to monitor individual students' performance during their laboratory course promoted the implementation of video recording-a blended learning method-in a veterinary nursing course. The approach was personalized for this study, particularly for the Gram staining skill. Students submitted video recordings demonstrating the progression of their skills development, and the instructor reviewed the recordings for assessment. The Participant Perception Indicator, a self-assessment, was used to determine students' experience, knowledge, and confidence gained after performing the skill. Video recording helped students to identify areas for self-improvement. It is also a helpful tool for instructors to ensure that students are meeting the learning standards. The results suggest that the use of video recording in learning Gram staining skills was effective. The evidence-based approach maximized students' learning and engagement, and it improved individualized assessment by the instructor and enabled the instructor to provide feedback on students' performance. During this period of increasing reliance on online teaching and learning, video recording in a classroom environment could be more widely used by instructors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle