Designing Flipped Classrooms to Enhance Learning in the Clinical Skills Laboratory
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
Flipped classroom is an educational technique in which content is delivered online for students to study at their own pace in preparation for in-class learning. Benefits include increased flexibility, enhanced student engagement and satisfaction, and more effective use of time spent during face-to-face teaching. However, the development and implementation of flipped classroom teaching are also associated with challenges, including time required to develop learning materials and getting students to engage with the preparatory work. This teaching tip describes a structured approach to designing and implementing the flipped classroom approach for clinical skills to allow a greater focus on practicing the hands-on skills and the provision of feedback during the laboratory session. First, the rationale for flipping the classroom and the expected benefits should be considered. On a practical level, decisions need to be made about what to include in the flipped component, how it will complement the face-to-face class, and how the resources will be created. In the design phase, adopting a structured template and aligning with established pedagogical principles is helpful. A well-designed flipped classroom motivates learners by including different elements such as quality educational media (e.g., videos), the opportunity to self-assess, and well-defined connections to relevant knowledge and skills. Student engagement with the flipped material can be promoted through different strategies such as clear communication to manage student expectations and adapting the delivery of the face-to-face component. Finally, gathering feedback and evaluating the initiative are important to inform future improvements.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,023 | 0,050 |
| 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