Perception of Indian medical students on teaching–learning in vernacular language: A qualitative survey
Notice bibliographique
Résumé
Background Indian medical students from vernacular language mediums of education may face challenges in understanding the medical syllabus as modern medicine is taught exclusively in English. We investigated the perception of Indian first-year medical students regarding learning in a vernacular language. Methods We did an in-depth telephone interview with first-year medical students from various states in India. A pre-designed survey guide was used to collect data on six domains (books, classes, classroom communication, written examination, and viva) with open-ended questions. Recorded phone calls were transcribed and analyzed thematically in QDA Miner Lite v.2.0.8 (Provalis Research, Montreal, Canada). Results Eighty first-year medical students (53 male; 61 from government-run colleges; 47 had a vernacular language medium of education in high school) participated in this survey. A total of 9 themes were generated from the text transcript. The themes centered on the perception of vernacular language in books, classes, classroom questioning, expression, written examinations, attending viva voce, the option of career progression, communicating with teachers and patients, the optional nature of vernacular language, and issues related to access to online study materials. Conclusion The introduction of medical education in vernacular languages has both advantages and disadvantages. The major perceived advantages include a better understanding, improved memory, and enhanced ability to express both verbally and in written form. In contrast, the lack of books and other media in vernacular languages, inter-state migration of students, and challenges in super-specialty education are among the limitations. Hence, the implementation should be planned with caution.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 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 ».