Comparison between different educational methods in orthodontic teaching for undergraduate dental students (A cross sectional study)
Notice bibliographique
Résumé
: Nowadays, E learning can be used along with traditional learning methods as a result of internet networks infrastructure development and available access to the most of students. This study aimed to compare students’ responses and satisfaction regarding online, blended and traditional learning methods in relation to orthodontic knowledge and skills acquired for undergraduate students. Materials and Methods: An online survey was done among 262 students studying in Ahram Canadian University. The students were divided into 3 groups, where Group I represented the traditional method of teaching, Group II represented the online method and Group III, the blended method of teaching. A questionnaire including 14 questions was filled with students’ opinions regarding different teaching methods. Then the data were collected and analyzed. Simple descriptive statistics was used to compare questionnaire responses for the whole sample and T-independent and Mann-Whitney tests to compare the 3 groups. Results: The results showed that there was no significant difference between the 3 groups in students’ opinions regarding different teaching methods. The traditional teaching method group was satisfied with the way traditional lectures were conducted before the covid-19 pandemic. In the online teaching method group, most of the students agreed that lecture recordings during online classes were beneficial for self-study. While, in the blended teaching method group, most of the students agreed that regarding the lectures, they preferred a combination of traditional and online learning. Conclusion: The blended learning was the most preferable method for teaching orthodontics for undergraduate dental students.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».