Un programme pour aider les étudiants en médecine àdévelopper leurs stratégies d'apprentissage
Bibliographic record
Abstract
Buts : Exposer les considérations qui ont conduit à la création du programme d’enseignement des stratégies d’apprentissage aux étudiants de la faculté de médecine de l’ Université de Sherbrooke; décrire ce programme. Contexte et problématique : Soucieuse d’apporter à ses étudiants une assistance pour la construction des compétences utiles à leurs fonctions professionnelles, cette institution réforme continuellement son curriculum en se basant sur les développements récents de la recherche en pédagogie. Ces travaux mettent l’accent sur le processus d’apprentissage et justifient l’intérêt tant théorique qu’empirique de recourir à des stratégies d’ a p p rentissage efficaces. En fait, cet intérêt préva u d rait aussi chez les étudiants en médecine. Description de l’innovation : Ce programme d’enseignement des stratégies d’apprentissage est basé sur les conditions que la littérature indique comme propices à en favoriser le succès. Il comporte cinq interventions au format dynamique et interactif, qui s’étalent sur les quatre ans du cursus. L’ensemble du corps professoral est mis à contribution. Un large répertoire de stratégies d’apprentissage utiles en médecine y est enseigné. Ces stratégies sont apprises dans le contexte même des études médicales, en insistant particulièrement sur leur utilisation métacognitive. La production individuelle de cartes conceptuelles joue un rôle majeur dans ce programme et suscite une forte motivation chez les étudiants. Conclusion : Des mesures de l’impact de ce pro g ramme ne font que commencer. Il est toutefois permis d’en espérer, si l’on s’enrapporte aux études publiées, des répercussions majeures sur la motivation des étudiants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".