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Enregistrement W3190794373 · doi:10.3138/jvme-2021-0023

Veterinary Students’ Use of Learning Objectives

2021· article· en· W3190794373 sur OpenAlexvenueno aff
Shelly J. Olin, Cary M. Springer, Kenneth D. Royal

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHelpfulnessCurriculumTest (biology)MedicineMedical educationSignificant differencePsychologyVeterinary medicineInternal medicinePedagogyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning objectives (LO) are the foundation of a competency-based curriculum, but no studies assess how students use LO for exam preparation and/or their general attitudes toward LO. Therefore, the objectives were to evaluate how much veterinary students use LO to study, assess student attitudes toward simple and expanded LO, and determine if LO type impacts grade performance. An alternative-treatment design with pre-test and nonrandom groups was used. Veterinary students in the Endocrine Systems course in the 2019 spring ( n = 89) and fall ( n = 86) semesters were invited to participate and provided with simple and expanded LO, respectively. After an examination, participants completed an online survey before and after receiving their grade. Overall, 114 students (65%) responded. The percentage of students using simple versus expanded LO was not statistically different (χ2 = 1.874, df = 1, p = .171). Fifty-five students did not use LO; the majority (76.4%) preferred other study methods. Independent samples t-tests found no significant differences in student perceptions of helpfulness ( t(30) = −1.118, p = .272), format ( t(29) = 0.813, p = .423), or relevance ( t(30) = 0.326, p = .747) between simple and expanded LO. Students agreed that LO were helpful ( M = 3.33) and well formatted ( M = 3.42) and that the provided information was relevant and detailed ( M = 3.36). An ANOVA tested whether exam grade differed between students using simple versus expanded LO and for students who did not use LO; no significant differences were found ( F(2,78) = .087, p = .917). In conclusion, students did not prefer more detailed LO and LO use did not impact grade performance.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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