Novel Board Game versus Active Case-Based Discussion to Teach Final-Year Veterinary Students the Diagnostic Approach to Clinical Cases
Notice bibliographique
Résumé
Traditional lectures, where students listen passively, often do not reflect the complexity of real-life decision-making situations. Furthermore, modern students are using online devices for daily activities, and this has a challenging side effect for educators, as many people these days can only maintain their focus if topics are discussed in concise and engaging ways. For these reasons, there is growing interest in the use of games for educational purposes. The aim of this study was to introduce a board game based on the Clue game for final-year veterinary students during their practical activity in large animal medicine. This type of learning process was compared with a classical case-based discussion and evaluated via a survey delivered to the students to both test their acquired knowledge and obtain their evaluation of the activity. A total of 49 students were enrolled in this study. While the board game was evaluated as being significatively better than the traditional class, no statistically significant differences were observed for the answers given to questions assessing their veterinary skills. The proposed game requires few resources other than a case-based visual materials and analyses from clinical patients, a board, two dice, and some imagination to create cases at the appropriate level for students' knowledge. We conclude that this board game-based activity represents innovative techniques to teach clinical approaches in an interactive way with the same utility as a traditional class but is more enjoyable for the students.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,011 | 0,002 |
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 ».