Pedagogical Approaches Utilized in Nutrition Education: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: In nutrition and dietetics programs, active learning strategies are recommended to maximize student learning, but many instructors still default to a lecture-based teaching approach. Since instructors are trained as disciplinary experts, not pedagogical experts, an overview of pedagogical methods currently utilized in the discipline will allow instructors an introduction to this body of knowledge and provide Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) scholars with a way to identify gaps for future work. Objective: To explore the current literature on pedagogical strategies utilized within nutrition and dietetics undergraduate programs in the USA and Canada, using the Joanna Briggs Institute guidance for systematic and scoping reviews. Methods: Six electronic databases were searched in the date range 2010-2020 for articles describing pedagogical methods used in teaching undergraduate nutrition/dietetics students. Data were extracted by two librarians using predefined terms, and another two team members independently screened the articles using Covidence, then narratively synthesized. Results: Thirty-eight articles met the inclusion criteria. A range of pedagogical methods were used: experiential learning/service learning (7), incorporating research (7), Interprofessional education (6), blogging (4), case-based learning (2), measuring critical thinking (2), Flipped classroom (2) and one article each from problem-based learning and other pedagogical methods. Conclusions: The most commonly used pedagogical methods in nutrition and dietetics education were experiential learning and research experiences. The popularity of these two research methods reflects higher education’s greater focus on out-of-classroom 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 | 0,035 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».