Should attendance for preclinical simulation and clinical education be mandatory?
Notice bibliographique
Résumé
Mandatory attendance, particularly in didactic settings, is a highly debated topic in higher education, including dental education. Within dental education, a large portion of education occurs in preclinical laboratories and clinical environments. There is little to no research on attendance in these settings in dental schools. This point/counterpoint paper examines the pros and cons of mandatory attendance in these highly specialized educational settings. With the backdrop of the COVID-19 pandemic that began in March 2020 and continues to impact dental education at the time of publication, this topic has become even more relevant. Viewpoint 1 claims that attendance should be mandatory because a greater exposure to preclinical and clinical environments helps foster better clinical hand skills, critical thinking, decision-making, problem-solving skills, and an overall sense of professional identity. It goes on further to suggest that there may be a link between attendance and performance in exams and that attendance is part of the dental school's responsibility. Viewpoint 2 argues that the rationale for attendance is complex, and that creating learning environments that are psychologically safe will incentivize students to attend, even without mandatory attendance policies. Furthermore, it explains that technological advances have allowed dental schools to think creatively about asynchronous learning, which by its very nature does not require attendance at a given time. The authors of both viewpoints conclude that the preclinical and clinical education and experience are critical dental education and that dental school leaders should focus on improving the quality of these experiences.
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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 | 0,020 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».