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Enregistrement W4392613417 · doi:10.17509/jik.v21i1.63498

Evaluation of problem-based learning models in the integrated midwifery curriculum

2024· article· en· W4392613417 sur OpenAlexaff
Ari Indra Susanti, Rani Nurparidah, Ariyati Mandiri

Notice bibliographique

RevueInovasi Kurikulum · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumComputer scienceMathematics educationObstetricsSociologyPsychologyMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation of the Problem-Based Learning (PBL) model in the integrated curriculum aims to encourage midwifery students' learning abilities, evaluate the effectiveness of learning, and test students' abilities in midwifery knowledge. This article aims to evaluate the PBL model's evaluation in the integrated midwifery curriculum. The research method uses descriptive cross-sectional. Data was collected by administering content-validated questionnaires to 113 D4 Midwifery Study Program students, and then the univariate data was analyzed descriptively. The research results showed that the majority of students rated the implementation of the tutorial method and practice with lab activities, evaluation of theoretical learning with Multiple Choice Questions (MCQ) and Structure Oral Case Assessment (SOCA), and practice evaluation using the Direct Observation of Procedural Skills (DOPS) method. Apart from that, the majority of students agree that evaluation of field practice learning (clinic/community) can improve clinical abilities and advocacy skills across sectors (56.6%), and students are satisfied with lecturers as tutors during the learning process. This research concludes that the integrated curriculum uses tutorial learning strategies with MCQ and SOCA evaluations, thereby improving clinical and cross-sector advocacy skills based on student perceptions. AbstrakEvaluasi model Problem Based Learning (PBL) pada kurikulum terintegrasi bertujuan mendorong kemampuan belajar mahasiswa kebidanan, mengevaluasi keefektifan pembelajaran dan menguji kemampuan mahasiswa dalam pengetahuan kebidanan. Artikel ini bertujuan untuk mengetahui evaluasi model PBL pada kurikulum kebidanan terintegrasi. Metode penelitian menggunakan deskriptif dengan cross sectional. Pengumpulan data dilakukan dengan memberikan kuesioner yang telah tervalidasi content kepada 113 mahasiswa Program Studi D4 Kebidanan, kemudian data univariat dianalisis secara deskriptif. Hasil penelitian didapatkan sebagian besar mahasiswa menilai baik terhadap pelaksanaan metode tutorial dan praktik dengan lab activity, evaluasi pembelajaran teori dengan Multiple Choice Question (MCQ) dan Structure Oral Case Assesment (SOCA), dan evaluasi praktik dengan metode Direct Observation of Prosedural Skills (DOPS). Selain itu, sebagian besar mahasiswa setuju terhadap evaluasi pembelajaran praktik lapangan (klinik/komunitas) dapat meningkatkan kemampuan klinis dan keterampilan advokasi pada lintas sektor, serta mahasiswa puas terhadap dosen sebagai tutor saat proses pembelajaran. Simpulan pada penelitian ini bahwa kurikulum terintegrasi menggunakan strategi pembelajaran tutorial dengan evaluasi MCQ dan SOCA sehingga meningkatkan keterampilan advokasi klinis dan lintas sektor berdasarkan persepsi mahasiswa.Kata Kunci: Evaluasi; kurikulum terintegrasi; problem-based learning

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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