Replacing a Veterinary Physiology Endocrinology Lecture with a Blended Learning Approach Using an Everyday Analogy
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
Understanding scientific concepts and processes is critical for veterinary education. This article outlines the impact of blended learning and the use of an analogy on student understanding of the hypothalamic-pituitary-target gland axis over a three-year period. The first-year veterinary physiology course at our institution was modified to incorporate a blended learning approach. An analogy centered around a fast-food restaurant was introduced via an animated video to explain key concepts using an online module. Students completed the module on their own time and class time was optional for asking questions or obtaining clarification as needed. Learning was assessed using the same set of multiple-choice exam questions (MCQs). As hypothesized, students using the online module performed equally well (significantly better for those in the lower quartile) on three summative MCQs to those who received the same information delivered by traditional lecture. Student feedback identified positive aspects regarding blended learning using the analogy, including dynamic visuals, ability to work at their own time and pace, and ease of repeating information. Students cited lack of discipline and poor time management as obstacles to completing the module. Changing the anatomy and physiology of the hypothalamus and pituitary gland from static images and text to an animated video significantly improved student's preference for the blended learning approach. Blended learning and the analogy was preferred by 47% of students over the traditional lecture format (21% preferred traditional lecture and 32% were indifferent) and it was more effective in helping students master this important physiological concept.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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