Interactive H5P content for increased student engagement in a dental hygiene program.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Presently, dental hygiene education is primarily divided into classroom lectures, simulation labs, and clinical experiences. Although the recent surge of curriculum renovation in dental and medical schools centres around enhancing student engagement and active learning, classroom teaching remains teacher-focussed, involving students mainly as passive learners. H5P is an open platform for creating and sharing interactive HTML5 learning content. A large set of H5P content was created and provided to students through the learning management system as supplementary material for an oral biology course in the dental hygiene program at a Canadian university. This study was conducted to evaluate the impact of this interactive H5P content on the students' learning experiences. Methods: The third-year dental hygiene students enrolled in the oral biology course were invited to participate in the study. Anonymised student performance data from the summative exam were analysed, and a survey regarding the student experience with the supplementary H5P content was administered. Results: Students performed better on questions for which H5P supplements were provided. The results from the survey showed satisfaction and perceived benefit of using H5P as supplementary content in didactic lectures. Discussion: The H5P content allowed students to apply knowledge and reproduce understanding, promoting active learning in the didactic oral biology course. Students appreciated the content's interactive nature and expressed willingness to have similar experiences in other courses. Conclusion: Using H5P, interactive learning content can promote self-directed and personalized learning. This open learning platform has the potential to redefine didactic teaching by fostering an active learning environment.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».