Enhancing Veterinary Education in Cambodia: Evaluation of Web-Based Resources in Teaching Herd Health and Epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
It can be challenging for veterinary schools in low- and middle-income countries (LMICs) to teach the 11 competencies identified by the World Organisation for Animal Health (WOAH) due to inadequate faculty and teaching resources. This article discusses the evaluation of web-based educational resources to support teaching in the Veterinary Faculty at the Royal University of Agriculture in Cambodia. Content- and pedagogy-based materials addressing herd health and epidemiology/disease investigation, their most urgent needs, were developed via a collaboration between Iowa State University, Ohio State University, and Massey University (New Zealand). Content-based resources were developed as a Moodle-based, server-mounted series of PowerPoint presentations, supported by a wide range of learning and assessment activities that the faculty could draw on in their teaching. Pedagogical resources were directed at strategic alignment between intended learning outcomes, teaching methods, and assessment. The use of these resources at the Royal University of Agriculture was evaluated by questionnaires, focus group discussions, and classroom observations. Results showed that the resources had been well received by the faculty, who drew on them to augment their own (Khmer-language) teaching materials, and to maintain teaching quality, especially during COVID-19 lockdowns. To a lesser degree, the faculty used the pedagogical materials and made modest shifts toward student-centered methods, which were observed to promote student engagement in their learning. The general agreement among the faculty on the overall benefits gained supports the development of future digital content and pedagogical materials to address the remaining nine competencies.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».