Introductory Medicinal Chemistry for Pharmacy Students: An Assignment-Based Online Assessment Strategy
Notice bibliographique
Résumé
New assessment approaches for medicinal chemistry in an introductory course within the pharmacy curriculum are presented. A required introductory pharmaceutical sciences course specific for first year entry-to-practice pharmacy (PharmD) students was developed concurrently within the mandated online learning environment of COVID19. Instead of in-person or online examinations for the medicinal chemistry section, students were required to complete online assignments over the semester. The first series of assignments involved interpretation of a series of specific drug-target PDB structures, using molecular viewing software, to devise new drug analogues, and to rationalize the structural modifications based on proposing specific molecular interactions with the target, with structures being submitted to an online portal as SMILES codes. The final assignment required students to create an online 3 min video describing a specific drug–target interaction, the mechanism of action, structure–activity and additional considerations (adsorption, distribution, metabolism, excretion, toxicity) relevant to the specific drug. In subsequent academic years, the same course was delivered in-person to the first year pharmacy students and quantitative feedback collected. Specific questions were posed in addition to those evaluating the instructor, to better understand the student perspective on the assignments. Initial qualitative feedback was highly supportive of the assignment-based assessment strategy. In subsequent years the student feedback was quantified, and the data indicated that the students preferred the assignments over multiple choice or short answer examination assessment.
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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 | 0,017 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 ».