Team‐Based Learning in Prosthodontics Courses: Students’ Satisfaction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this cross‐sectional observational study was to assess dental students’ satisfaction regarding team‐based learning (TBL) methodology in prosthodontics courses taught at College of Dentistry, Princess Nourah bint Abdulrahman University, Saudi Arabia. Undergraduate dental students at second, third, fourth, and fifth years were taught prosthodontics courses through traditional and TBL pedagogies. TBL sessions consisted of preparation, readiness assurance, and application. At the end of each prosthodontics course, the students were asked to complete a self‐administered questionnaire that was divided into four sections to assess the effect of TBL on the following parameters: information acquisition, interpersonal skills improvement, classroom environment, and the students‐instructors interaction. The responses of the questionnaire followed the Likert scoring method (scaled from 1 to 5). The t ‐test and ANOVA statistical analyses were performed using SPSS. Results . The response rate to the questionnaire was 86%. There were a significant relationship and correlation between TBL pedagogy and student satisfaction ( P values ≤ 0.05) for all levels. The means of the responses for the second and fifth years were 4.36 and 4.56, respectively, where the means for the third and fourth years were 3.54 and 3.59, respectively. The parameter notably affected by TBL was interpersonal skills enhancement. All students strongly agreed that TBL enhances personal flexibility and boosts their self‐esteem. Conclusion . Students showed positive perceptions about TBL pedagogy in terms of active engagement, knowledge acquisition, and improvement of interpersonal skills leading to more efficient learning outcome.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle