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Enregistrement W4404516786 · doi:10.1016/j.ajpe.2024.101331

Assessment of Student-Reported Preparedness in Leadership and Professional Service Management Post Capstone Course

2024· article· en· W4404516786 sur OpenAlexaff
Tatiana Makhinova, Meng Deng

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Pharmaceutical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methodologies in Social Sciences
Établissements canadiensMartec (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessCapstone courseCourse (navigation)Medical educationCapstoneService (business)PsychologyMedicinePedagogyEngineeringPolitical scienceComputer scienceCurriculumBusinessComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Our objective was to explore the effectiveness and utility of a newly introduced capstone course for developing leadership and management skills in pharmacy students. METHODS: A secondary analysis was conducted on precourse and postcourse questionnaire data collected from third-year doctoral-level students and their mentors. The frequency and mean scores of responses to statements regarding confidence in leadership, management, and collaboration skills scored on the Likert scale were presented. Open-ended comments from students and mentors were also grouped and summarized. RESULTS: For all questionnaire items related to the confidence self-assessment, the majority of students responded either agree (40%-69% per question) or strongly agree (6%-56% per question). Students also showed a significant increase in confidence in their management skills after completing the course. Student comments and feedback regarding the course were grouped into 3 major categories: content, timeline/organization, and group dynamics. CONCLUSION: Based on feedback from students and mentors, the capstone course is a valuable learning experience for pharmacy students and an effective tool for developing leadership, management, and collaboration skills. The value of in-person learning, engaged mentors, and real-world relevance for the capstone project is highlighted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,404 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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