Evaluation of Veterinary Medical Student Retention of Pre-clinical Concepts with Various Experiential Learning Methods
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».