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Enregistrement W4412128453 · doi:10.3138/jvme-2025-0012

Multicentric Survey on Learning Styles Between Members of the Veterinary Field

2025· article· en· W4412128453 sur OpenAlexvenueno aff
Valentina Vitale, Michael P. Ward, Gaby van Galen, Vinciane Toppets, Giovanni Barsotti, Judit Viu, Denis Verwilghen

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLearning Styles and Cognitive Differences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVeterinary medicineMedical educationField (mathematics)Veterinary educationPsychologyMedicinePedagogyCurriculumMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching medical sciences is a continuously evolving process that requires an ongoing update for both students and teachers. Several methods are used to measure learning styles, among which the Visual, Auditory, Read/Write, Kinesthetic (VARK) framework focuses on how learners prefer to obtain information. With this study, we aimed to assess the VARK learning style on a large sample of veterinary students and educators in an aged-variety, multi-lingual, and multi-institutional setting. We obtained a total of 873 replies to our survey: 78.7% students, 6.6% veterinarians, 5.9% people with another occupation inherent to veterinary medicine, 5.7% European or American board-certified specialists, 1.1% veterinary nurses, 0.9% veterinary interns, and 0.9% veterinary residents of different specialties. The replies were obtained from French (56%), English (31.7%), Italian (11.5%), and Spanish (0.8%) versions of the survey. Most respondents (52.6%) were unimodal learners, while 47.4% exhibited two or more learning styles. Baby Boomers and Millennials were significantly less likely to use the visual and the aural style, respectively, compared with Generation Z. Moreover, Baby Boomers were approximately 54.2% less likely to be multimodal learners than Generation Z (χ2 = 4.291, p = .038). According to our results, the current veterinary student population is comprised of multimodal learners highly adapted to learn visually and by listening, although there are some differences between countries. An initial assessment with the VARK survey at the beginning of the course may help teachers to study their specific population. Finally, here we collect some specific recommendations to follow based on the country where students are enrolled.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,353 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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