Investigation of Veterinary Student and Faculty Perspectives of Factors Affecting In-Person Lecture Attendance
Notice bibliographique
Résumé
A proposal was submitted to our institution's curriculum committee to discontinue lecture livestreaming to increase attendance, and we performed a study to investigate factors affecting lecture attendance. In January 2022, the faculty and students were surveyed to explore their perspectives on the impact that student attendance has on both the student and faculty lecture experience. We included a subset of common questions to allow for comparison. For students, in-person lecture attendance was not largely influenced by content or delivery. Instead, most students indicated flexibility, preserving emotional well-being, optimizing efficiency, exams, and COVID-19 as important. Students also indicated that part-time jobs, caring for family or pets, and commuting were additional reasons to select a remote lecture experience. Faculty also recognized the impact of these factors on lecture attendance, but they were concerned about student learning and preparedness for clinics, and their own effectiveness and well-being as educators. Sixty-one percent of faculty agreed that low lecture attendance negatively impacted their overall professional satisfaction and 67% indicated that it decreased their enjoyment of teaching. Faculty mentioned missing real-time feedback from students and they expressed sadness at the loss of personal interactions. After reviewing results of the study, the curriculum committee voted to discontinue livestreaming of lectures. Although students provided strong feedback on the importance of flexibility, the committee agreed with faculty concerns. It remains to be determined whether lecture attendance increases because of this decision and preparedness for clinics should be objectively measured in the future.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».