Veterinary School Instructor Knowledge of Learning Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over a century of research has documented evidence-based approaches to learning practices that support robust, long-lasting learning. Recent work has queried whether individuals are aware of and implement such best practices in learning, predominantly focusing on self-reports of undergraduate students. Few studies have investigated instructor knowledge of evidence-based learning practices and no prior study has comprehensively surveyed knowledge of evidence-based learning practices among veterinary instructors. In the present study, we surveyed veterinary instructors’ ( N = 355) knowledge of evidence-based learning practices and also asked them to rate the value of strategies described in six learning scenarios. Instructors endorsed a number of evidence-based learning practices (e.g., spacing, creating diagrams, self-testing) but also endorsed other learning practices and principles with little or no support (e.g., learning styles). Further analyses indicated that the number of evidence-based learning practices endorsed was unrelated to the ranking or acceptance rate of the veterinary program. Results from the evaluation of learning scenarios indicated that instructors favored the evidence-based learning practice in less than half of the scenarios. Thus, instructors endorsed a mix of learning strategies with substantial empirical support and others with far less support. Based on these findings, we propose five priority areas for professional education of veterinary instructors that include strategic development of generative activities, spaced practice, sensitivity to cognitive capacity of learners, and effective self-regulated 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 | 0,004 | 0,027 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».