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Enregistrement W4205324636 · doi:10.18192/uojm.v11is5.4986

To lecture or not to lecture, that is the question! Modern medical and nursing students' perceptions regarding lectures and lecture attendance at the University of Ottawa

2022· article· en· W4205324636 sur OpenAlexafffundvenueabout
Safaa El Bialy, Mohammad Jay, Yamilee Hebert, Neraj Manhas, Dalia Karol

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Journal of Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovations in Educational Methods
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversité de MontréalUniversity of TorontoMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésAttendanceMedical educationMedicineFlipped classroomPsychologyFlipped learningNursingMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lecture has historically been a core method used for content delivery in healthcare profession education. However, lecture attendance has decreased within the recent generations of students. The current study focus was to assess the medical and nursing students’ perceptions regarding lecture attendance. To assist with this, second year medical (110/320) and nursing students (95/215) were requested to answer a 10-item survey. The results show that the top reasons why medical and nursing students attended lectures, respectively included: “lectures were mandatory” (81.8% and 68.8%), “socializing with peers” (68.2% and 30.1%), and “professor emphasized important points” (67.3% and 90.3%). While some reasons for students not attending lectures were that the lecture format was not effective (63.5% and 67.7%), students preferred to use recordings of the lectures (43.3% and 18.1%). Overall, 64.6% of medical students and 63.4% of nursing students agree that traditional lectures are an effective way of learning. Sixty two percent of medical students (62% n=68) of medical students stated that traditional lectures is their preferred method of learning compared to flipped classroom (27%), small group learning (30%), and online learning (31%). While (39%) of nursing students stated that traditional lectures is their preferred method of learning compared to flipped classroom (21.5% ), small group learning (3.2%), and online learning (7.4%). The results suggest that there is variability in students’ preferred learning style. While some prefer the face-to-face interaction with the professor, other students favour studying at their own pace. The majority of medical and nursing students think traditional lectures continue to play a major educational role.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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