MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280589054 · doi:10.3138/jvme-2021-0137

Evaluation of Veterinary Medical Student Retention of Pre-clinical Concepts with Various Experiential Learning Methods

2022· article· en· W4280589054 sur OpenAlexvenueno aff
Ilissa R. Chasnick, Nyssa A. Levy, Michael Everett, Henry Campa

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningMedical educationMedicinePerspective (graphical)Teaching methodPsychologyActive learning (machine learning)Veterinary medicineMathematics educationComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many veterinary medical colleges have undergone curricular changes that have moved away from traditional lecture-based teaching in favor of evidence-based, experiential methods of instruction. Such a curricular reinvention occurred in 2018 at Michigan State University’s College of Veterinary Medicine, with individual courses using numerous instructional and learning methods. In the present study, three courses were assessed, two of which used a method of experiential learning, and the other utilizing a traditional lecture approach. The purpose of this study was to determine if the method of instruction impacted exam grades, content retention, and student perspective. Methods of teaching and learning were quantified for each course using the Classroom Observation Protocol for Undergraduate STEM. Following completion of each course, participants ( n = 27) retook the same final examination and participated in a survey 5 weeks later so their perspective could be evaluated. Mean scores on the initial examinations in the experiential learning courses were significantly higher than the mean score of the traditional lecture course ( p = .01). However, mean retake examination scores were similar for all courses ( p = .76). Students reported more confidence with course materials and examinations in courses that incorporated active learning strategies. Although true retention is difficult to assess in veterinary medicine, evaluation of student perspectives suggests the use of experiential learning methods primarily or in combination with lecture-based material to support student learning of pre-clinical concepts. Future controlled studies are needed to evaluate veterinary students’ short- and long-term learning and retention.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,189
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Veterinary Medical EducationMême sujetProblem and Project Based LearningTravaux en français237 207