The Use of Adaptive Learning Technology to Enhance Learning in Clinical Veterinary Dermatology
Notice bibliographique
Résumé
Clinical teaching in veterinary medicine is challenging for both educators and students. There is an increasing interest in the use of technology-based techniques using adaptive learning to provide students with additional learning experiences. Few studies have evaluated the use of this technique in veterinary medical education. We hypothesized that students with access to adaptive learning modules during dermatology rotation would have significantly higher dermatology test scores compared to students who did not have access to the adaptive learning modules on the same rotation. Incoming third and fourth-year veterinary students to the dermatology rotation, who agreed to participate, were randomly assigned to treatment (provided access to 10 modules using adaptive technology during the rotation) or control group (provided no access to the modules). Study participants completed a pretest two weeks before the rotation start date and a post-test near the rotation end date and a questionnaire to assess students’ learning experience using adaptive learning modules. Students in the treatment group scored significantly higher on the posttest ( p = .019) compared to students in the control group, with an effect size of d = 0.83. Students in both groups scored significantly higher at post-test ( p < .001; d = 1.52 treatment and p = .002; d = 0.74 control) when compared to their pretest. This study shows that the tested adaptive learning platform may be an effective method to augment clinical teaching in veterinary dermatology. This study also indicates that veterinary students perceive the use of adaptive learning technology as beneficial for their education.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».