Incorporating MOOC and COVID-19-Related Scientific Papers into Veterinary Microbiology Teaching to Enhance Students’ Learning Performance and Professional Recognition
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has exerted a huge adverse influence on global teaching activities and students’ psychological status. Veterinary microbiology is mainly concerned with bacterial and viral diseases, including coronavirus diseases. An innovative online-to-offline teaching approach for this course was established to stimulate students’ learning initiative and mitigate their anxiety about COVID-19. A well-established massive open online course (MOOC) was first adopted as preview material before class, followed by in-person teaching. Additionally, COVID-19-related scientific papers were used as pre-class reading material in veterinary microbiology and were further explained in class. The effect of this innovative teaching mode was systematically evaluated by final examination scores and questionnaires. The average score (81.75) and excellence score rating (> 85 scores, 37.3%) resulting from this blended teaching mode were not statistically higher than those of the online-only (79.19, p = .115; 28.6%, p = .317) or offline-only (79.47, p = .151; 27.9%, p = .269) teaching modes. This may be due to the sample size investigated; however, the results indicate that the innovative teaching mode did not decrease teaching quality. Additionally, most subjects (72.9%) were satisfied with the blended mode and supported its future use. Intriguingly, the introduction of COVID-19-related scientific papers helped students understand virology, relieve their anxiety, and increase their professional identity. Collectively, the innovative approach to teaching veterinary microbiology in this study provides a beneficial reference for other teachers to maintain and improve teaching quality.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».