Analysis of Student Perceptions of a Newly Developed Integrative System Course Model
Notice bibliographique
Résumé
Background: During Spring 2021, we piloted a course model that integrated the immune system and HEENT (head, eyes, ears, nose, and throat) by concurrently presenting them in the context of clinical cases. Immune system topics (e.g., infection, cancer) were tied to their manifestations in the HEENT system, and concepts from both systems were consolidated in weekly case-based learning and small group discussion (CBL/SGD) sessions. Methods: To evaluate students' perceptions of the effectiveness of this model, we administered to the class a voluntary survey containing closed- and open-ended items; conducted a focus group of 10 students selected via convenience sampling; and employed a mixed approach to analyze the resulting data, including multiple qualitative methods. Results: Thirty-nine of 74 students completed the survey (53% response rate). In response to the item related to overall effectiveness of using CBL/SGD for system integration, nearly half (48.72%) of these students rated the overall effectiveness as average. Constant comparison analysis of the qualitative data revealed three major themes-student satisfaction with integration of immunology and HEENT, content and time involved in CBL/SGD, and suggestions for improvement-and classical content analysis revealed the relative importance of these themes. Participants held positive and negative perceptions, expressed concerns regarding CBL/SGD (e.g., its helpfulness, complexity), and made suggestions for improvement of integration. Conclusions: Using multiple methods allowed us to gain a deeper understanding of students' perceptions of the new course model, and we have taken actions to improve course quality in the future.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 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 ».