The role of educators, mentors, and motivation in shaping dental students to become life‐long learners: A pan‐Canadian survey
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The core values taught in dental school will arguably stay with the student for their whole career. An instructor has the power to influence a student's education through guidance, mentorship, and encouragement. This influence could be the factor that determines whether a student will become a motivated practitioner. The aim of this study was to identify whether dental schools are providing motivation to students to excel in their career and to become life-long learners. METHODS: A web-based questionnaire was distributed electronically during 2020-2021 to Canadian dental students via email, social media, etc. The questionnaire included questions on demographics, the dental school environment, instructor evaluation, and dental student perspectives on education. RESULTS: Of the 318 participants, 95.7% indicated their school follows a pass/fail system in some to all courses. Note that 61.2% found didactic components were weighted more heavily than clinical components. A greater number of participants found that their clinical instructors were more invested than their didactic instructors, in seeing their students become successful (53.0%) and excellent (44.6%) in their future careers. A total of 84.7% have not found a mentor, and 76% are not interested. Most participants indicated they are "moderately" motivated by their instructors to take continuing education courses (41.3%) and "not at all" motivated to continue their studies in a hospital (42.1%) or speciality residency program (56.3%). CONCLUSIONS: Instructors, educators, and mentors play a vital role in shaping dental student motivation in didactic and clinical courses, and beyond the school environment. Teaching institutions should incorporate opportunities for mentorship and student feedback to improve the delivery of dental education. Further studies may include assessing the role of mentorship at dental schools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».