Interactive Engagement with Self-Paced Learning Content in a Didactic Course
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A growing number of health professional institutions around the world are embracing innovative technologies to increase student engagement, primarily to improve clinical and simulated learning experiences. Didactic learning is an essential component of dental and medical curricula. However, limited research is available regarding the implementation of technology-infused teaching in classroom settings. We developed self-paced interactive learning content using the HTML5 Package (H5P) to promote student engagement in a didactic course within a dental hygiene program. METHODS: A total of 52 interactive artifacts were created and administered to students as supplementary learning material. A descriptive study was conducted to explore student perceptions and engagement with the H5P content, as well as to evaluate the impact of these artifacts on academic performance. RESULTS: Students performed significantly better on exam questions associated with interactive H5P content posted in the learning management system compared to other questions. Most students were highly engaged with the H5P content during the week leading up to each summative assessment. However, two of the three students with the highest course grades demonstrated consistent engagement with this content throughout the course. CONCLUSIONS: Our results highlight the effectiveness of interactive content created using the H5P platform in fostering student engagement. The development of self-paced interactive materials may benefit various aspects of didactic teaching, including both synchronous and asynchronous online learning.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».