WHAT WE NEED FOR ENCODING OF MEMORY AND EMOTIONAL RECONSOLIDATION
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is known that an interactive design and good participants' involvement strengthens the motivation to engage in learning processes. Previous research suggests attitude-behaviour consistency with relevance of subjective meaning and interest in learning. This observational study aims to measure the attitude of medical students. METHODS: The connotative meaning and perception of e-learning were explored. A semantic differential scale was given to all students (N=328) of a case-based blended-learning (CBBL) course, 296 medical students were included in this study. RESULTS: The online-survey completion rate was 100%. An exploratory principal components analysis with varimax rotation was performed. Five components could be extracted that explained 47.21% of the total variance. The five components are best described by the following adjectives taken from the item pool: "soft, emotional, playful", "clear and organised", "vigorous and serious", "vivid and outgoing", "economical and introverted". An additional qualitative analysis revealed relevant positive connotations ascribed to e-learning by the students: freedom in time and space for learning, interdisciplinary approach and communication, playfulness and clear, structured procedure. CONCLUSION: Our study demonstrated that a specific set of aspects is essential for students to feel comfortable and affect-cognitively engaged to learn and gain the best exam grades.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».