Debating: effective and satisfactory learning method in dentistry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Education in the modern world of health needs diverse methods of learning and teaching. The traditional education model has limited capacity for developing abilities such as critical thinking, problem-solving, and reasoning skills. Therefore, improving the quality of teaching-learning processes requires implementing educational innovations in the classroom and evaluating them. This study aimed to determine the impact of the debate teaching method on improving the abilities of general dentistry doctoral students. METHODS: The research was a semi-experimental study with pre-tests and post-tests to measure the knowledge and abilities of students. The study included 60 dental students who completed the fall 2022 session of the Community Oral Health (COH) 2 practical course. This course, one of three practical components within the Community Oral Health curriculum, aligns with the educational framework of general dentistry. Challenging topics on which there is no consensus in dentistry were chosen for the debate. The descriptive statistics indicators include an independent t-test and variance analysis test with a significance level of 5%. Were used to analyze the data. RESULTS: The results of the study showed that the average total knowledge (P < 0.001), 'perception of critical thinking skills (P < 0.001), expression power (P < 0.001), reasoning skills (P = 0.003), interpretation and Information analysis power (P < 0.001), the ability to find and use scientific databases (P < 0.001) and the ability to analyze and evaluate evidence (P < 0.001) increased significantly after intervention in students. 95% of students agreed/strongly agreed that this method enhances their ability to answer people's questions. From an instructor's point of view, students had 93.1% of the ability to reason and analyze information after intervention and 88.5% of the ability to think critically. CONCLUSION: The results of the study showed that the use of debate in the classroom is an effective way to present content. The process of evaluating data-driven arguments promotes higher-level cognitive skills and teaches students about the knowledge base and the use of scientific databases. TRIAL REGISTRATION: Registration date: 21/11/2022, Registration number: IRCT20141128020129N3.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».