The Relationship Between Sense of Community and Collaborative Learning: A Quantitative Study in Medical Education (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical education has shifted from an individual, teacher-led process to an interactive, group-oriented approach, fostering clinical reasoning and teamwork. Sense of Community (SoC) appears to be a key factor in this process; however, its link to collaborative learning and academic success is underexplored. Objective: This study investigates this relationship, focusing on SoC dimensions (connectedness and learning) as well as the different forms of initiative collaborative learning and subordinate collaborative learning. Methods: The German form of the Classroom Community Scale (CCS-D) was used to assess SoC. The extent of collaborative learning was measured using the Learning Strategies in Study questionnaire. A total of 331 first-year medical students participated. Data analysis included exploratory factor analysis, correlation analysis, and regression analysis. Results: SoC showed a moderate positive correlation with the use of collaborative learning strategies (r=0.466; P<.001). Connectedness emerged as a significant predictor of collaborative learning (R²=0.257, adjusted R²=0.255; F1,329=113.990; P<.001). Both initiative collaborative learning and subordinate collaborative learning are based more strongly on feelings of connectedness. The feeling that members of the course depend on oneself had the strongest predictive value for collaborative learning (R²=0.188, adjusted R²=0.185; F1,329=75.956; P<.001). Conclusions: A strong SoC promotes the use of collaborative learning strategies, particularly through social connectedness. The lesser importance of the learning dimension suggests that social bonds appear more influential than shared academic goals, particularly during help seeking, where trust and psychological safety are critical. Targeted support of learning communities may enhance didactic approaches and foster both initiative collaborative learning and subordinate collaborative learning. Cultivating connectedness and responsibility may support academic adaptation and emotional well-being in the critical early phase of medical education.
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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 | 0,022 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».