Evaluation of Student Engagement, Communication, and Collaboration During Online Group Work: Experiences of Fourth-Year Veterinary Medicine Students
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accelerated by the COVID-19 pandemic, online teaching has become widely established in higher education in recent years. However, little is known about the influence of the online environment on collaborative student activities, which are an integral part of veterinary education. This study explored engagement, collaboration, and communication among fourth-year veterinary students working in groups on online case-based learning (CBL) activities. Data were collected by questionnaire (93/135) and anonymous peer assessment (98/135) at the end of the trimester. While most students (67%) enjoyed group work and 75% considered it of benefit to their learning, the results indicated that the students' interaction was mainly limited to task management and collating individual answers on shared documents. Rather than meeting online, students communicated by chat and messenger apps. Agreement of roles, rules, and the group contract were largely treated as box-ticking exercises. Conflict was the only factor that affected group work satisfaction and was largely avoided rather than addressed. Interestingly lack of student engagement in group work was not related to overall academic performance and had no impact on their end-of-term exam results. This study highlights high student satisfaction and engagement with online group CBL activities even when collaboration and communication were limited. Achieving higher levels of collaborative learning involving co-regulation of learning and metacognitive processing of learning content may require more specific, formal training in relevant skill sets from an early stage of the veterinary curriculum.
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.
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 | 0,013 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle