Active learning in undergraduate classroom dental education- a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous reviews on active learning in dental education have not comprehensibly summarized the research activity on this topic as they have largely focused on specific active learning strategies. This scoping review aimed to map the breadth and depth of the research activity on active learning strategies in undergraduate classroom dental education. METHODS: The review was guided by Arksey & O'Malley's multi-step framework and followed the PRISMA Extension Scoping Reviews guidelines. MEDLINE, ERIC, EMBASE, and Scopus databases were searched from January 2005 to October 2022. Peer-reviewed, primary research articles published in English were selected. Reference lists of relevant studies were verified to improve the search. Two trained researchers independently screened titles, abstracts, and full-texts articles for eligibility and extracted the relevant data. RESULTS: In total, 93 studies were included in the review. All studies performed outcome evaluations, including reaction evaluation alone (n = 32; 34.4%), learning evaluation alone (n = 19; 20.4%), and reaction and learning evaluations combined (n = 42; 45.1%). Most studies used quantitative approaches (n = 85; 91.3%), performed post-intervention evaluations (n = 70; 75.3%), and measured student satisfaction (n = 73; 78.5%) and knowledge acquisition (n = 61; 65.6%) using direct and indirect (self-report) measures. Only 4 studies (4.3%) reported faculty data in addition to student data. Flipped learning, group discussion, problem-based learning, and team-based learning were the active learning strategies most frequently evaluated (≥6 studies). Overall, most studies found that active learning improved satisfaction and knowledge acquisition and was superior to traditional lectures based on direct and indirect outcome measures. CONCLUSION: Active learning has the potential to enhance student learning in undergraduate classroom dental education; however, robust process and outcome evaluation designs are needed to demonstrate its effectiveness in this educational context. Further research is warranted to evaluate the impact of active learning strategies on skill development and behavioral change in order to support the competency-based approach in dental education.
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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 | 0,027 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».