Physiotherapy students’ rating on lecturers’ and supervisors’ clinical education attributes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical education is considered a vital aspect of education of health science students. Attributes of clinical educators play a crucial role in determining the outcome of clinical teaching and learning. A good clinical educator ensures that students get maximum benefits of the clinical learning experience. Objective: To determine the ratings of physiotherapy students on clinical education attributes of lecturers and clinical supervisors. Methods: The study was conducted with 81 clinical physiotherapy students from two universities in Ghana. Two copies of McGill clinical teachers’ evaluation (CTE) tool were used to obtain students’ ratings on their clinical supervisors’ and lecturers’ clinical education attributes. Independent t-test was used to compare the means of students’ level of study and ratings regarding the clinical education attributes of clinical supervisors and lecturers. Results: Students had a high rating on their clinical education attributes of supervisors and lecturers with a mean score of ([Formula: see text]) and ([Formula: see text]), respectively. Rating on clinical education attributes of supervisors ([Formula: see text]) and lecturers ([Formula: see text]) did not differ significantly between the different levels of study. Conclusion: Clinical physiotherapy students rated the clinical education attributes of their lecturers and supervisors high.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».