Exploration Self-direct Learning Methods Based on the Training of Medical Interns' Self-direct Learning Ability
Notice bibliographique
Résumé
To study the self-direct learning methods in the development of self-direct learning ability of medical interns and analyze the influencing factors. This study included 150 medical interns were selected and divided into a control group and an experimental group. The interns in the traditional mode are the control group, and the interns in the practice group rotation system are the experimental group. There are 75 medical students in each group. And there is no significant difference in the general data of teachers' professional titles, education and teaching qualifications (P>0.05). Before the experiment, there was no significant difference in the total scores of self-direct learning and thinking abilities of the two groups of medical interns. After the experiment, the total scores of self-direct learning and thinking abilities of the experimental group were higher than those of the control group, and the difference was statistically significant (p<0.05). After the internship, the satisfaction and assessment scores of the interns in the experimental group were higher than those in the control group, and the difference was statistically significant (p<0.05). Finally, during the clinical practice period, we should pay attention to cultivating ability of the independent learning and thinking of medical interns, and the application of the practice group rotation system can promote students' independent learning and thinking.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».