Students’ Perception of Cognitive Load in an Accelerated DPT Program with a Blended Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Administrators and educators in higher education are interested in how academic tutoring services and gender impact perceptions of cognitive load and, therefore, students’ academic success. However, a lack of evidence existed in the literature regarding physical therapy students’ perception of cognitive load in an accelerated Doctor of Physical Therapy program with blended learning. Participants in this quantitative, non-experimental study completed the adapted Cognitive Load Scale to indicate their perception of cognitive load, participation in academic tutoring services, gender, and age. The DPT students perceived high cognitive overload, but a t value of 0.37 and a p value of 0.71 indicated that their perception was not significantly related to gender. Further, a t value of -3.09 and a p value of 0.005 indicated that academic tutoring services played a vital role in minimizing the perception of cognitive overload. However, the p value of 0.11 of the parametric multiple linear regression analysis and the p value of 0.59 of the interaction term indicated no moderating relationship between academic tutoring services and gender. This evidence may assist physical therapy administrators and educators of DPT students in re-structuring blended learning programs and accelerated curricula to reduce student perceptions of cognitive overload.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».