Mixed-Mode Learning: Adoption of Cognitive, Social, and Teaching Presence Elements on Clinical Rotations
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the impact of mixed-mode (hybrid and blended) learning on the inquiry process for veterinary students on clinical rotations. An exploratory sequential mixed methods design combining qualitative (focus group) and quantitative (questionnaire) data gathering was used. Deductive qualitative analysis was performed to evaluate ideas confirming the community of inquiry process as indicated by teaching, social, and cognitive presence. Inductive analysis was performed to evaluate ideas that did not fall under the community of inquiry presence. Likert scores and the proportions of different responses from the questionnaire were summarized. Seven students participated in the focus groups, whereas 60 completed the questionnaire. Thirty-one and 49 faculty members participated in the focus groups and completed the questionnaire, respectively. The components of community inquiry were present in the mixed-mode learning approach for students on clinical rotations. Emergent ideas that did not fit under cognitive, teaching, and social presences but directly or indirectly affected the inquiry process in mixed-mode learning included co-participation by students, flexibility for faculty, faculty well-being, and technical, administrative, and peer faculty support. Barriers to effective mixed-mode design of learning activities include a lack of training of clinical faculty, design misalignment between learning activities and rotation learning outcomes, and assessment of students. Implementing a well-designed institutional continuous education training program for clinical faculty on approaches to mixed-mode learning activities in clinical rotations, followed by an assessment of the training program's access, adoption, and quality, is required.
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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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».