Comparison of Traditional Lecture-Based Learning versus Interactive Electronic Book Learning in Veterinary Student Comprehension of Inhalant Anesthetic Administration, Uptake, and Elimination
Notice bibliographique
Résumé
The administration, uptake, and elimination of inhalant anesthetics is a challenging topic in the veterinary curriculum, and lecture-based learning is often insufficient to ensure that students understand these concepts. We hypothesized that the use of an interactive electronic book (e-book) would enhance student comprehension of the material. Two sequential Doctorate of Veterinary Medicine student cohorts participated in a prospective controlled study. The first cohort received traditional lecture-based learning while the second cohort was taught the topic using an interactive e-book. Student comprehension of the material was assessed twice during the course via multiple-choice questions: five questions in a midcourse quiz and seven within the final exam. At the end of the course, students also completed a Likert survey assessing their confidence regarding the topic. Averaged across assessment types, students taught using the interactive e-book scored higher than those taught via the traditional method (p < .001). Final exam scores were significantly higher in the e-book cohort compared with the lecture-based cohort (p < .001). However, there was no difference in quiz scores between groups (p = .109). No significant difference was found between groups in responses to the Likert survey. In conclusion, students using the interactive e-book had better comprehension of the material than students in the traditional lecture group as measured by their scores on multiple-choice question assessments. Future studies are needed to determine whether this advantage persists later in the curriculum when students apply these concepts in the clinical year.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».