Evaluation of the Attitudes and Opinions of Veterinary School Students on Distance Education During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine the attitudes and opinions of the students of veterinary schools in Turkey regarding distance education during the COVID-19 pandemic. The study was conducted in two stages: (1) to develop and validate a scale for assessing Turkish veterinary students’ attitudes and opinions regarding distance education (DE) ( n = 250 students; one veterinary school) and (2) widespread use of this scale amongst veterinary students ( n = 1,599 students, 19 veterinary schools). Stage 2 was conducted between December 2020 and January 2021 with students from years 2, 3, 4, and 5 who had experienced face-to-face and distance education. The scale contained 38 questions, which were divided into seven sub-factors. Most students considered that practical courses (77.1%) should not continue to be delivered by DE and that catch-up face-to-face programs (77%) would be required for practical skills after the pandemic. The main benefits of DE were that studies did not have to be interrupted (53.2%) and the ability to retrieve online video material for later study (81.2%). A total of 69% of students considered DE systems and applications easy to use. Many (71%) students considered that the use of DE would adversely affect their professional skills, 26.5% expected that the duration of their studies would be extended, but only 18.1% had considered suspending their studies for the period of the pandemic. Therefore, it appeared that face-to-face education was considered indispensable by students in veterinary schools, which provides practice-oriented education in the field of health sciences. However, the DE method can be used as a supplementary tool.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».