Integration von Peer-Assisted Learning (PAL) in einem simulationsbasierten Notfall-Dystokie-Modul für Studierende der Veterinärmedizin im letzten Ausbildungsjahr
Notice bibliographique
Résumé
Zusammenfassung Aufgrund des Mangels an Lehrkräften, des Zeitdrucks und der Unvorhersehbarkeit von Notfällen ist die Lehre im Bereich tiermedizinischer Notfallversorgung mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden. Am Fachbereich Veterinärmedizin der Freien Universität SBerlin wurde ein neues simulationsbasiertes Modul zur tiermedizinischen Notfallversorgung ( emergency veterinary care, EVC) eingeführt. Bei dem Modul handelte es sich um eine Pflichtveranstaltung für alle Studierenden im letzten Studienjahr (n = 155). Es bestand aus einer 5-stündigen Online-Workshop-Reihe zu kommunikativen Fähigkeiten, einer Reihe interaktiver, virtueller Notfälle und einer einwöchigen Blockveranstaltung, in der die praktischen Fertigkeiten an verschiedenen simulationsbasierten Lernstationen vermittelt wurden. An zwei Lernstationen wurde ein Peer-Assisted-Learning (PAL)-Ansatz mit „student coaches“ aus derselben Kohorte ( same level) erprobt. Sechzehn Studierende meldeten sich freiwillig, um als „student coaches“ für ihre Kommilitonen zu fungieren. Die Coaches erhielten eine spezielle Schulung und unterrichteten jeweils sechs Gruppen von 3 - 4 Studierenden in einem Thema ihrer Wahl. Bewertungsbögen wurden mit einer Rücklaufquote von 100% bzw. 89,7% von den Coaches und den teilnehmenden Studierenden ausgefüllt,. Die meisten Coaches fühlten sich gut vorbereitet und fühlten sich in ihrer Rolle als Coach wohl. Sie gaben ein außergewöhnlich hohes Maß an Motivation an und fühlten sich während der Übung nützlich und kompetent. Die teilnehmenden Studierenden erwiderten diese Meinung und genossen insbesondere den Spaß und die positive Lernumgebung, die die Coaches zu schaffen vermochten. Aus den Antworten in den Evaluierungsbögen ging auch hervor, dass das Verhältnis von Dozierenden (1:3:9-12) für die Übung gut geeignet war. Gegenseitiges same-level PAL erweist sich als vielversprechendes und effektives Lehrmittel für Studierende der Veterinärmedizin im letzten Studienjahr. This translation was provided by the authors. To view the original article visit: https://doi.org/10.3138/jvme-2022-0038
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».