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Enregistrement W4200240183 · doi:10.1016/j.ijedro.2021.100106

“It opened up a whole new world”: An innovative interprofessional learning activity for students caring for children and families

2021· article· en· W4200240183 sur OpenAlexafffund
Lisa Semple, Genevieve Currie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Educational Research Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesMount Royal University
Mots-clésPerceptionActive learning (machine learning)PsychologyInterprofessional educationTeam-based learningStudent engagementLearning stylesMedical educationPedagogyExperiential learningMedicineComputer scienceHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fostering classroom environments that optimize learning and prepare students for professional practice in complex work environments requires the use of pedagogies beyond traditional didactic styles. Student centred models support a shift from passive to active learning, improve engagement with course material, and promote critical thinking in the classroom. Educators in professional programs must create opportunities for students to learn team processes that prepare them for their future work environment. The purpose of this project was to explore students’ perception of their learning while participating in a mock team meeting, designed to optimize student engagement with course material and promote interprofessional collaboration and learning. Reflective papers were used to provide student perspectives on their learning during the activity. These papers were then analyzed. Student engagement was highlighted as a significant finding from this active learning pedagogy and other findings suggested the interprofessional team meeting provided multiple learning opportunities such as the chance to practice a professional role, collaborate as a team, discover other perspectives, and learn about interprofessional roles. Students offered suggestions for subsequent versions of the activity and expressed a desire to engage in more interprofessional learning experiences throughout their programs.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,459 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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