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Enregistrement W4387416040 · doi:10.2196/45311

Effects of Distance-Learning Strategies in Dental Fixed Prosthodontics Amidst the COVID-19 Pandemic: Cross-Sectional Questionnaire Study on Preclinical Dental Students’ Perspective

2023· article· en· W4387416040 sur OpenAlexafffundvenue
Xi Yue Zhang, Anelyse Arata, Sheila Butler

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSchulich School of Medicine and DentistrySchulich School of Medicine and Dentistry, Western University
Mots-clésLikert scaleCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyFeelingMedicinePandemicAnxietyCourseworkMedical educationCross-sectional studyClinical psychologySocial psychologyDiseasePathologyPsychiatryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: COVID-19's high transmissibility led to gathering restrictions where dental schools experienced disruptions due to restrictions on attending in-person lectures and limitations placed on applied preclinical and clinical activities. Students not only had to rapidly switch to digital technology-based learning (TB-learning) modules but also experienced high levels of social isolation and anxiety around virus transmission. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the preclinical students' perception of switching TB-learning modules amidst the COVID-19 pandemic, identifying which module parameters were associated with strong student outcomes. METHODS: A web-based survey of 39 Likert scale questions was delivered to preclinical dental students (Western University) to evaluate students' perceptions concerning TB-learning, fear amidst the COVID-19 pandemic, and the impact on their preclinical training. A Spearman rank correlation coefficient was determined to estimate the relationship between 2 variables in isolation (P=.01). An ordinal regression analysis was performed on variables of interest to determine how module variables (typically within the instructor's control) influenced the student outcomes (P=.05). RESULTS: The response rate was 30% (n=39). TB-learning was considered vital (34/39, 87.2%) as the students' education improved (18/39, 46.2%). However, 53.8% (n=21) of students showed increased difficulties in retaining, visualizing, or understanding the materials using TB-learning, and 64.1% (n=25) found it more difficult to concentrate than in in-person classes. In total, 79.5% (n=31) of students showed different levels of agreement about feeling fatigued from TB-learning. Through Spearman ρ correlation analysis, the quality of questions in quizzes (ρ=0.514; P<.001), relevant handouts (ρ=0.729; P<.001), and high-quality audiovisuals (ρ=0.585; P<.001) were positively correlated with students responding that the modules were useful to preclinical training. Similarly, good organization (ρ=0.512; P<.001), high-quality questions in quizzes (ρ=0.431; P=.01), and relevant handouts (ρ=0.551; P<.001) were positively correlated with web-based classes as an effective way to learn. In total, 91.6% (n=36) of the students agreed that COVID-19 was a dangerous disease, whereas 53.8% (n=21) showed different levels of agreement that they were afraid to be infected personally, and 69.2% (n=27) feared passing COVID-19 along to family and friends. A total of 82.1% (n=32) of the students showed that COVID-19 impacted their overall learning process and had a negative impact on their practical preclinical training (31/39, 79.5%). CONCLUSIONS: The students found a difference between TB-learning and face-to-face learning methods, where the students perceived fatigue toward the web-based method with difficulty concentrating and visualizing the subject. Moreover, there was a consensus that COVID-19 itself affected the students' overall learning process and preclinical training. As dental schools continue implementing TB-learning into their curriculum, this investigation identifies the students' struggles with the paradigm shift. In an effort to improve TB-learning, this work highlights 4 variables (organization, quizzes, quality handouts, and quality audiovisuals) within the control of instructors that can help improve content deliverance, improving the students' experience.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,405 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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