Acceptance of problem-based learning by preclinical students from a public university and its impact on their learning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In modern medical education, with its transformational changes, teacher-centered learning is transformed into student-centered learning. This shift has escalated so fast with momentum, and its value in teaching and learning has been evaluated in many ways. In the current scenario, problem-based learning (PBL) is a well-recognized effective method of teaching and learning. The credit goes to McMaster University in Hamilton, Ontario, Canada, for the establishment of PBL. In Malaysia, many medical schools have applied this method in their curriculum, one of which is University Malaysia, Sarawak (UNIMAS), which has also adopted PBL in its undergraduate curriculum since 1996. Purpose: The aim of this study is to determine the students’ acceptance of PBL and its positive and negative impact on their learning. Methodology: It was a cross-sectional study conducted to determine the acceptance of the students of PBL. The study population is selected using convenience sampling of 140 out of 148 pre-clinical year-2 students who were exposed to the PBL method, the focus group discussion (FGD) was conducted based on pre-framed questions to know the impact of PBL on the students’ learning. Results: Results showed that the respondents had the satisfaction and accepted PBL. Sixty students from 6 PBL groups were involved in FGD. Feedback from FGD revealed their difficulties with the conduction of 1st session of PBL, for instance, problems in searching resources, new learning environments and peers from different regions. There were positive responses spelled by the subjects that the PBL has improved their communication skills, critical thinking, and self-esteem. Conclusion: Overall the PBL has proved beneficial evidenced a positive impact on the learning process of medical students.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».