Leveraging Literature for Health Education: The Ideal Teacher Concept in the Works of Khāqānī Shervānī (c. 1120–c. 1199) In Honor of Professor Mohammad Reza Rashed Mohassel's Legacy, Book Chapter Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: This article explores the integration of Persian poetry, particularly the works of 12th-century poet and physician Khāqānī Shervānī, into modern medical education to enhance communication strategies and patient care.Method: We investigated the potential benefits of using poetry to promote cultural awareness, health literacy, and effective teaching. The research emphasizes the poet's depiction of ideal teaching qualities by analyzing Khaqani's poetry through thematic, linguistic, and educational lenses. Khaqani portrays wisdom, compassion, and authority as essential qualities for educators, drawing on metaphysical, emotional, and symbolic language to highlight the roles of educators and healers in society.Results: The study's results show that Khaqani's metaphors and vivid imagery can inspire medical educators to incorporate humanistic and spiritual elements into their teaching practices. His poetry also reflects a strong awareness of health and medicine, making it a valuable resource for understanding the state of health literacy in 12th-century Persia (Iran). The article argues that incorporating Khaqani's poetry into medical curricula can help improve communication skills, enhance cultural competence, and foster critical thinking in medical students.Conclusion: This approach encourages a more holistic view of education, blending scientific knowledge with cultural and historical perspectives. Ultimately, integrating classical Persian literature into medical education can improve future healthcare professionals' intellectual and emotional development.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».