Virtual Clinics: A Student-Led, Problem-Based Learning Approach to Supplement Veterinary Clinical Experiences
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic created an abrupt need for effective remote clinical experiences for senior clinical veterinary students. Subsequently, the authors created virtual clinics. This activity was derived from a problem-based learning (PBL) model wherein students designed clinical cases and participated through virtual role play as clients and clinicians. The purpose of this article is to describe virtual clinics and to report data from focus groups of participating students and faculty facilitators from two institutions regarding the positive and negative aspects of the shift in practice. A few common emerging themes included that case rounds were fun and engaging, students could learn at their own pace, and peer-to-peer learning opportunities had perceived value. Themes are reflected against the pedagogical literature to draw out areas that resonated. Students felt this activity was more engaging than listening to a discussion of a case they had no ownership of, and facilitators agreed that the peer-to-peer interactions added to student engagement. Additionally, students developed deeper knowledge about the underlying disease process and clinical presentation of their case, which required independent and self-directed learning, enabling students to think about a case from a client's perspective. By participating in these activities, students developed skills of classroom-to-clinic transitional value. While virtual clinics should not replace in-person clinical experiences, this activity might be useful to facilitate students' transition from a structured classroom setting to a less-structured clinical experience.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».