Teaching Outbreak Investigations with an Interactive Blended Learning Approach
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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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».