Student Perceptions of the Introduction of Pig Production, Management, and Health Teaching into the Veterinary Curriculum of a Muslim-Majority Country: A Case Study in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
Previously, pig production was not covered in the Jordan University of Science and Technology’s (JUST) veterinary curriculum due to Jordan being a predominantly Muslim country, with few graduates practicing outside the Middle East. However, pig production, management, and health (PPMH) education is increasingly recognized as needed to meet the requirements to obtain European Association of Establishments for Veterinary Education (EAEVE) accreditation. This study assessed the introduction of pig-related teaching into JUST’s veterinary curriculum and student perceptions of this content. A teaching intervention consisted of lectures, group sessions, and a virtual reality (VR) tour of a pig production (PP) unit. To ascertain participants’ level of understanding of PPMH, perceptions of different teaching styles, and changes in perception and understanding of the topics, they answered a survey before and after the intervention. Students’ knowledge of PP, husbandry, and perceived importance of PP awareness increased significantly, with 90% ( n = 17) agreeing that the intervention improved comprehension of the areas mentioned. Participants’ interest in PPMH learning increased, with 75% ( n = 14) stating they would want to learn more about the topic. VR was significantly ranked the most useful in terms of learning ( p = .029), and all participants stated the VR tour had a positive impact on their learning experience. Based on the findings, the focus of pig-related teaching in settings with limited awareness because of sociocultural reasons should be directed toward student-led exercises, group work, and use of technology such as VR. As a result of this intervention, blended PP has now been introduced to the JUST veterinary curriculum.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».