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Enregistrement W4223455408 · doi:10.1002/jdd.12938

Dental students’ perceptions of the wildcard as a novel teaching technique in case‐based learning

2022· article· en· W4223455408 sur OpenAlexaff
Arnaldo Perez, Cheryl Arntson, Madison Howey, Maryam Amin, Maryam Kebbe, Seema Ganatra

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisComputer sciencePerceptionMedical educationConstructivism (international relations)PsychologyKnowledge managementQualitative researchMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Cases used in case-based learning should be realistic, relatively difficult, engaging, and educational to maximize clinical knowledge and skills. Data are needed to support the effectiveness of existing and new techniques to ensure these case attributes. The purpose of this study was to explore dental students' perceptions of the wildcard technique in case-based learning. This novel technique aims to ensure key case attributes by adding new information to the analysis of a case that challenges the initial diagnosis and/or treatment plan. METHODS: Constructivism (paradigm) and interpretative description (approach) informed the study design. Participants were 21 third- and fourth-year dental students who took part in an oral pathology seminar in which the wildcard was employed. Data were collected through individual, semi-structured interviews that were digitally recorded and transcribed verbatim. Inductive, manifest thematic analysis was used to analyze the data. Several verification strategies were implemented to ensure rigor throughout data analysis. RESULTS: Identified themes suggest that students perceived the wildcard as a new scenario that simulated clinical practice regarding settings, situations, conditions, and required skills. They also enjoyed the wildcard and found it effective in terms of knowledge acquisition, skills development, and engagement. Students valued and recommended wildcards that were challenging, authentic, and educational. CONCLUSIONS: Students positively valued the wildcard, which seems to ensure several case attributes. Learning and behavioral outcome evaluations are needed to further establish the effectiveness of the wildcard in case-based learning.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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