Problem Based learning by Evaluating Students Learning Preferences Using VARK
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
Introduction: Learning methodology preference is one of different components of learning fashion. Sensory learning methodology inclination is one of the various components of learning fashion which decides the person’s ability to obtain modern information. It is one of the dimensions of the complex framework of inclinations that make up a person’s learning fashion. Objective: The objective of the study is to describe the learning styles of medical students. Material & Method Study design: quantitative cross sectional Settings: Continental Medical College, Lahore Duration: Six months i.e. 1st July 2021 to 31st December 2021 Data Collection procedure: It was quantitative cross sectional study conducted on a private sector medical college. Pre validated questionnaire was used to evaluate the students learning preferences using VARK. Results: There are hundred students participating in the study in which sixty were females and forty was males. The average age of the students is around 20-24 years. Mean and standard deviation were calculated after pre and post test. Conclusion: Most students are able to memorize successfully as long as the instructor provides different learning exercises within the zones surveyed in VARK. Dynamic learning might be upgraded in huge classrooms by showing models and demonstrations, discussions, wrangles about, replying questions, and part playing. Keywords: Problem based learning, learning, Preferences, VARK
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 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) | 0,006 | 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