Teaching Outbreak Investigations with an Interactive Blended Learning Approach
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
Public health is a central but often neglected component of veterinary education. German veterinary public health (VPH) education includes substantial theory-focused lectures, but practical case studies are often missing. To change this, we combined the advantages of case-based teaching and blended learning to teach these topics in a more practical and interactive way. Blended learning describes the combination of online and classroom-based teaching. With it, we created an interdisciplinary module for outbreak investigations and zoonoses, based on the epidemiology, food safety, and microbiology disciplines. We implemented this module within the veterinary curriculum of the seventh semester (in the clinical phase of the studies). In this study, we investigated the acceptance of this interdisciplinary approach and established a framework for the creation of interactive outbreak investigation cases that can serve as a basis for further cases. Over a period of 3 years, we created three interactive online cases and one interactive in-class case and observed the student-reported evaluation of the blended learning concept and self-assessed learning outcomes. Results show that 80% (75-89) of students evaluated the chosen combination of case-based and blended learning for interdisciplinary teaching positively and therefore accepted it well. Additionally, 76% (70-98) of students evaluated their self-assessed learning outcomes positively. Our results suggest that teaching VPH through interdisciplinary cases in a blended learning approach can increase the quality of teaching VPH topics. Moreover, it provides a framework to incorporate realistic interdisciplinary VPH cases into the curriculum.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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