Best Qualities of Medical Facilitator, Students Perceptive View
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Medical education is blended day by day and there's a continuing need to assess the role of the facilitator in the field of medical education. A great medical facilitator is the one who clear the way within the making of our future clinicians. In this study we attempted to assess the qualities of best medical facilitator in basics and clinical sciences including all medical, surgical and their allied subjects from first year to final year MBBS Students Objective: To expedite the views of MBBS students at Azra Naheed Medical College about the best qualities of Medical facilitator Material and Methods Study design: quantitative cross sectional Settings: Azra Naheed Medical College Duration: Six months i.e. 1st January 2021 to 30th June 2021 Data Collection procedure: A well planned study was done at Azra Naheed medical college which includes all the MBBS students who participated after giving consent. The total numbers of participants in the study were 400. A validated questionnaire comprises of 12 leading statements regarding best qualities of medical facilitator was circulated. The collected data was analyzed by using SPSS version 23. Results: The total number of participants in the study is 400 in which 60% participants were females and 40% were males. The age group in the study is 18-24 years. In this study top five qualities of nest medical facilitator were highlighted. Conclusion: A great facilitator is somebody who is receptive, engaging and motivating, and who includes a sound knowledge of subject of what they are attempting to instruct. They too have the capacity to communicate well with students. Key words: Medical facilitator, Student, Medical, Qualities
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».