Multicentric Survey on Learning Styles Between Members of the Veterinary Field
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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 (χ 2 = 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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle