STUDENTŲ NUOMONĖS TYRIMAS APIE ĮVAIRIŲ MOKYMOSI BŪDŲ EFEKTYVUMĄ IR INFORMACINIŲ TECHNOLOGIJŲ ĮTAKĄ ŽINIŲ ĮSISAVINIMUI

(1)

Henrieta Juciūtė

5 kursas, 4 grupė

STUDENTŲ NUOMONĖS TYRIMAS APIE ĮVAIRIŲ

MOKYMOSI BŪDŲ EFEKTYVUMĄ IR INFORMACINIŲ

TECHNOLOGIJŲ ĮTAKĄ ŽINIŲ ĮSISAVINIMUI

Baigiamasis magistrinis darbas

Darbo vadovas

Prof. Dr. Gediminas Žekonis

(2)

LIETUVOS SVEIKATOS MOKSLŲ UNIVERSITETAS MEDICINOS AKADEMIJA

ODONTOLOGIJOS FAKULTETAS

DANTŲ IR ŽANDIKAULIŲ ORTOPEDIJOS KLINIKA

STUDENTŲ NUOMONĖS TYRIMAS APIE ĮVAIRIŲ MOKYMOSI BŪDŲ

EFEKTYVUMĄ IR INFORMACINIŲ TECHNOLOGIJŲ ĮTAKĄ ŽINIŲ ĮSISAVINIMUI

Baigiamasis magistrinis darbas

Darbą atliko

magistrantas ... Darbo vadovas ...

(parašas) (parašas)

... ... (vardas pavardė, kursas, grupė) (mokslinis laipsnis, vardas pavardė)

20... m. ... 20... m. ...

(mėnuo, diena) (mėnuo, diena)

(3)

KLINIKINIO AR EKSPERIMENTINIO MOKSLINIO DARBO VERTINIMO LENTELĖ

Įvertinimas: ...

Recenzentas: ... (moksl. laipsnis, vardas pavardė)

(parašas)

Recenzavimo data: ...

Eil. Nr.

Mokslinio

darbo dalys Mokslinio darbo vertinimo aspektai

Darbo reikalavimų atitikimas ir įvertinimas

Taip Iš dalies Ne

1

Santrauka (0,5 balo)

Ar santrauka informatyvi ir atitinka darbo turinį bei

reikalavimus? 0,2 0,1 0

2 Ar santrauka anglų kalba atitinka darbo turinį bei

reikalavimus? 0,2 0.1 0

3 Ar raktiniai žodžiai atitinka darbo esmę? 0,1 0 0

4

Įvadas, tikslas uždaviniai

(1 balas)

Ar darbo įvade pagrįstas temos naujumas, aktualumas ir

reikšmingumas? 0,4 0,2 0

5 Ar tinkamai ir aiškiai suformuluota problema, hipotezė,

tikslas ir uždaviniai? 0,4 0,2 0

6 Ar tikslas ir uždaviniai tarpusavyje susiję? 0,2 0,1 0

7

Literatūros apžvalga (1,5 balo)

Ar pakankamas autoriaus susipažinimas su kitų

mokslininkų darbais Lietuvoje ir pasaulyje? 0,4 0,2 0

8 Ar tinkamai aptarti aktualiausi kitų mokslininkų tyrimai,

pateikti svarbiausi jų rezultatai ir išvados? 0,6 0,3 0

9 Ar apžvelgiama mokslinė literatūra yra pakankamai

susijusi su darbe nagrinėjama problema? 0,2 0,1 0

10 Ar autoriaus sugebėjimas analizuoti ir sisteminti

mokslinę literatūrą yra pakankamas? 0,3 0,1 0

11

Medžiaga ir metodai (2 balai)

Ar išsamiai paaiškinta darbo tyrimo metodika, ar ji

tinkama iškeltam tikslui pasiekti? 0,6 0,3 0

12 Ar tinkamai sudarytos ir aprašytos imtys, tiriamosios

grupės; ar tinkami buvo atrankos kriterijai? 0,6 0,3 0

13 Ar tinkamai aprašytos kitos tyrimo medžiagos ir

priemonės (anketos, vaistai, reagentai, įranga ir pan.)? 0,4 0,2 0

14

Ar tinkamai aprašytos statistinės programos naudotos duomenų analizei, formulės, kriterijai, kuriais

vadovautasi įvertinant statistinio patikimumo lygmenį?

0,4 0,2 0

15 Rezultatai

(2 balai)

Ar tyrimų rezultatai išsamiai atsako į iškeltą tikslą ir

(4)

16 Ar lentelių, paveikslų pateikimas atitinka reikalavimus? 0,4 0,2 0

17 Ar lentelėse, paveiksluose ir tekste kartojasi informacija? 0 0,2 0,4

18 Ar nurodytas duomenų statistinis reikšmingumas? 0,4 0,2 0

19 Ar tinkamai atlikta duomenų statistinė analizė? 0,4 0,2 0

20

Rezultatų aptarimas (1,5 balo)

Ar tinkamai įvertinti gauti rezultatai (jų svarba,

trūkumai) bei gautų duomenų patikimumas? 0,4 0,2 0

21 Ar tinkamai įvertintas gautų rezultatų santykis su kitų

tyrėjų naujausiais duomenimis? 0,4 0,2 0

22 Ar autorius pateikia rezultatų interpretaciją? 0,4 0,2 0

23 Ar kartojasi duomenys, kurie buvo pateikti kituose

skyriuose (įvade, literatūros apžvalgoje, rezultatuose)? 0 0,2 0,3

24 Išvados

(0,5 balo)

Ar išvados atspindi mokslinio darbo temą, iškeltus

tikslus ir uždavinius? 0,2 0,1 0

25 Ar išvados pagrįstos analizuojama

medžiaga; ar atitinka tyrimųrezultatus ? 0,2 0,1 0

26 Ar išvados yra aiškios ir lakoniškos? 0,1 0,1 0

27

Literatūros sąrašas (1 balas)

Ar bibliografinis literatūros sąrašas

sudarytas pagal reikalavimus? 0,4 0,2 0

28

Ar literatūros sąrašo nuorodos į tekstą yra teisingos; ar teisingai ir tiksliai cituojami literatūros šaltiniai?

0,2 0,1 0

29 Ar literatūros sąrašo mokslinis lygmuo

tinkamas moksliniam darbui? 0,2 0,1 0

30

Ar cituojami šaltiniai, ne senesni nei 10 metų, sudaro ne mažiau nei 70% šaltinių, o ne senesni kaip 5 metų – ne mažiau kaip 40%?

0,2 0,1 0

Papildomi skyriai, kurie gali padidinti surinktą balų skaičių

31 Priedai Ar pateikti priedai padeda suprasti

nagrinėjamą temą? +0,2 +0,1 0

32 Praktinės rekomendacijos

Ar yra pasiūlytos praktinės

rekomendacijos ir ar jos susiję su gautais rezultatais?

+0,4 +0,2 0

Bendri reikalavimai, kurių nesilaikymas mažina balų skaičių

33 Bendri reikalavimai Ar pakankama darbo apimtis (be priedų) 15-20

psl.

<15 psl.

(5)

(-2 balai)

(-5 balai)

34 Ar darbo apimtis dirbtinai padidinta? -2 balai -1 balas

35 Ar darbo struktūra atitinka mokslinio

darbo rengimo reikalavimus? -1 balas

-2 balai

36 Ar darbas parašytas taisyklinga kalba,

moksliškai, logiškai, lakoniškai?

-0,5 balo

-1 balas

37 Ar yra gramatinių, stiliaus,

kompiuterinio raštingumo klaidų? -2 balai -1 balas

38

Ar tekstui būdingas nuoseklumas, vientisumas, struktūrinių dalių apimties subalansuotumas?

-0,2 balo

-0,5 balo

39 Plagiato kiekis darbe

>20% (never

t.)

40

Ar turinys (skyrių, poskyrių pavadinimai ir puslapių numeracija) atitinka darbo struktūrą ir yra tikslus?

-0,2 balo

-0,5 balo

41

Ar darbo dalių pavadinimai atitinka tekstą; ar yra logiškai ir taisyklingai išskirti skyrių ir poskyrių pavadinimai?

-0,2 balo

-0,5 balo

42 Ar buvo gautas (jei buvo reikalingas)

Bioetikos komiteto leidimas?

-1 balas

43 Ar yra (jei reikalingi) svarbiausių

terminų ir santrumpų paaiškinimai?

-0,2 balo

-0,5 balo

44

Ar darbas apipavidalintas kokybiškai (spausdinimo, vaizdinės medžiagos, įrišimo kokybė)?

-0,2 balo

-0,5 balo

*Viso (maksimumas 10 balų):

*Pastaba: surinktų balų suma gali viršyti 10 balų.

Recenzento pastabos: ___________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________

(6)

TURINYS TURINYS ______________________________________________________________________________________ 6 SANTRAUKA ___________________________________________________________________________________ 7 SUMMARY _____________________________________________________________________________________ 8 ĮVADAS _______________________________________________________________________________________ 9 DARBO TIKSLAS _________________________________________________________________________________ 9 UŽDAVINIAI____________________________________________________________________________________ 9 LITERATŪROS APŽVALGA ________________________________________________________________________ 11 MEDŽIAGA IR METODAI _________________________________________________________________________ 14 TIRIAMASIS KONTINGENTAS ________________________________________________________________________ 14 STATISTINIAI METODAI ___________________________________________________________________________ 14 REZULTATAI ___________________________________________________________________________________ 15

PAŽYMIŲ VIDURKIO IR ŽINIŲ ODONTOLOGIJOJE SUBJEKTYVAUS VERTINIMO RYŠYS _____________________________________ 15 PAŽYMIŲ VIDURKIO IR ŽINIŲ ODONTOLOGIJOJE SUBJEKTYVAUS VERTINIMO RYŠYS SU DEMOGRAFINIAIS RODIKLIAIS ________________ 15 INFORMACIJOS ŠALTINIŲ, NAUDOJAMŲ MOKANTIS, ANALIZĖ IR RYŠYS SU DEMOGRAFINĖMIS CHARAKTERISTIKOMIS IR PAŽANGUMU _____ 15 PAPILDOMOS INFORMACIJOS PAIEŠKOS ANALIZĖ IR RYŠYS SU DEMOGRAFINĖMIS CHARAKTERISTIKOMIS IR PAŽANGUMU _____________ 19 KOMPIUTERINIŲ PROGRAMĖLIŲ (APP‘S) NAUDOJIMO MOKYMOSI PROCESE ANALIZĖ IR RYŠYS SU DEMOGRAFINĖMIS CHARAKTERISTIKOMIS IR PAŽANGUMU __________________________________________________________________________________ 22 LANKYMOSI ODONTOLOGŲ KONFERENCIJOSE ANALIZĖ IR RYŠYS SU DEMOGRAFINĖMIS CHARAKTERISTIKOMIS IR PAŽANGUMU _________ 25

REZULTATŲ APTARIMAS _________________________________________________________________________ 27 IŠVADOS _____________________________________________________________________________________ 29 PRAKTINIAI PATARIMAI _________________________________________________________________________ 30 LITERATŪROS SĄRAŠAS _________________________________________________________________________ 31 PRIEDAI ______________________________________________________________________________________ 35 PRIEDASNR.1 _______________________________________________________________________________ 35 PRIEDAS NR. 2_____________________________________________________________________________36

(7)

SANTRAUKA

Problemos aktualumas ir darbo tikslas: informacinės technologijos vis labiau plinta

odontologijoje. Studentų imlumas technologijoms, naudojant jas universitete mokymosi tikslais, rodo jų polinkį į inovatoriškumą. Darbo tikslas – palyginti įvairių mokymosi būdų efektyvumą ir informacinių technologijų įtaką žinių įsisavinimui.

Medžiaga ir metodai: atliktas tyrimas apklausiant studentus naudojant anonimines anketas.

Tyrimui atlikti 2016-11-23 gautas Bioetikos komiteto leidimas. Leidimo numeris: BEC-OF-47. Tyrime dalyvavo 150 studentų – 27 (18,0 proc.) vyrai ir 123 (82,0 proc.) moterys. 65 (43,3 proc.) studentų mokėsi antrame kurse, 14 (9,3 proc.) – trečiame, 36 (24,0 proc.) – ketvirtame, 35 (23,3 proc.) – penktame odontologijos studijų kurse. Duomenų analizė atlikta taikant SPSS 22.0 programinį paketą. Statistinei duomenų analizei naudotas Chi-kvadrato (χ²), neparametriniai Kolmogorov-Smirnov, Mann-Whithey, Kruskal-Wallis statistiniai kriterijai, Spearman ir Kendall tau-b koreliacijos koeficientai. Ryšio tarp kintamųjų ir tiriamųjų pasiskirstymo grupėse skirtumai vertinti kaip statistiškai reikšmingi, kai p<0,05.

Rezultatai: 98% studentų mokymuisi naudoja konspektus, 89,3% - knygas, 74,7% - Youtube

vaizdo medžiagą. Studentai, turintys daugiau žinių, savo žinias vertina palankiau ir pasitiki savimi labiau, tai yra studentai kurie naudojasi PubMed duomenų baze, paskaitomis ir vyresnių kolegų patarimais. Kuo daugiau patirties ir žinių turi studentas, tuo didesnis jo žingeidumas.

Išvados: Norint geresnio pažymių vidurkio universitete, reikia mokytis naudojant knygas, paskaitų

medžiagą ir klausiant vyresnių kolegų patarimo. Norint didesnio pasitikėjimo savimi odontologijoje, reikia skaityti straipsnius PubMed duomenų bazėje, naudotis paskaitomis ir vyresnių kolegų patirtimi.Informacines technologijas mokymosi tikslais naudoja beveik 75% studentų. Informacinių technologijų įtaka žinių įsisavinimui šiuo metu neturi statistinės reikšmės.

(8)

SUMMARY

Relevance of the problem and objective of the paper: information technology is becoming

increasingly common in dentistry. Students intensity of technologies, using them in university for educational purposes, shows their tendency to innovations. The aim of the paper is to compare the effectiveness of different ways of learning and information technologies on the absorption of knowledge.

Materials and methods: the research was done interviewing students using anonymous

questionnaires. To carry out the study in 2016-11-23 was received apermission from Bioethics Committee. Publication number: BEC-OF-47. The study involved 150 students - 27 (18.0 percent.) men and 123 (82.0 percent.) women. 65 (43.3 percent.) students studying in the second year of dentistry, 14 (9.3 percent.) - third, 36 (24.0 percent.) - in the fourth, 35 (23.3 percent.) - fifth year. Data analysis was performed using SPSS 22.0 software package. For statistical analysis were used chi-square (χ²), non-parametric Kolmogorov-Smirnov, Mann-Whithey, Kruskal-Wallis statistical criteria, Spearman and Kendall tau-b correlation coefficients. The relationship between the variables and the distribution of test groups of differences evaluated as statistically significant when p <0.05.

Results: 98% of students use summaries for learning, 89.3% - books, 74.7% Youtube videos.

Students who have more knowledge, evaluate their knowledge more positive and more confident, these are the students who use the PubMed database, lectures and advice of older colleagues. The more experience and knowledge a student has, the more curiosity it has.

Conclusions: In order to improve the average of grades in university, you need to study using

books, lectures materials and by asking senior colleagues for advice. In order to increase confidence in dentistry, it is necessary to read articles in PubMed database, use the lectures and older colleagues experience. Almost 75% of the students uses information technologies for learning purposes. Influence of information technologies on knowledge assimilation currently has no statistical significance.

(9)

9

ĮVADAS

Pasirinkus odontologijos studijas, yra pasirenkamas ir gyvenimo būdas. Tai yra nuolat tobulėjanti sritis, todėl norėdami tapti gerais specialistais, odontologai turi visą karjeros laiką tobulėti koja kojon su naujais išradimais, gydymo planais ir platesnėmis specialybės galimybėmis. Svarbu padėti tvirtus pamatus ateičiai dar studijuojant universitete, nes tai parodo, studento polinkį į profesionalumą tapus gydytoju odontologu. Studentų pažangumas kartu su informacinėmis technologijomis atsispindi jų mokymosi būduose. Tai, kaip studentai žiūri į naujas technologijas dabar gali turėti įtakos ir tobulėjimui baigus universitetą.

Wilson teigia, jog savo srities išmanymas studentus paverčia kūrybingesniais, nes inovacijos yra kūrinys, gautas sudėjus kelis anksčiau žinomus faktusį vieną [1]. Norint užtikrinti, jog ateityje bus pakankamai mokslinių tyrinėtojų ir specialistų reikia studentams sukelti smalsumą, motyvaciją, bei, žinoma, suteikti pakankamą kiekį žinių.

Yra pastoviai ieškoma patogesnių mokymo ir mokymosi būdų. Pastaruoju metu labiausiai gilinamasi į skaitmeninių technologijų naudą ir žalą edukacijoje. Informacinėmis technologijomis siekiama stimuliuoti smalsumą, pritraukti dėmesį, pagerinti atmintį palengvinti prieigą prie mokslinių straipsnių, leisti susikurti kiekvienam studentui patogiausią mokymosi būdą.

Darbo tikslas: palyginti įvairių mokymosi būdų efektyvumą ir informacinių technologijų įtaką

žinių įsisavinimui.

Uždaviniai:

1. Palyginti įvairių mokymosi priemonių ir būdų efektyvumą.

2. Palyginti naudojamas priemones, skatinančias studentų pasitikėjimą savo žiniomis. 3. Įvertinti, kas skatina studentų žingeidumą.

4. Įvertinti informacinių technologijų paplitimą mokymosi tikslais. 5. Įvertinti informacinių technologijų įtaką žinių įsisavinimui.

(10)

11

LITERATŪROS APŽVALGA

Dar mokantis universitete galima nuspėti, kurie studentai sieks karjeros aukštumų. Anot McGee ir bendraautorių [2] atlikto tyrimo, kuriame dalyvavo medicinos studentai, rezultatų, tiriamojo mokslinio darbo ateityje siekiantys studentai turi tam tikras savybes:

1. Smalsumą atrasti nežinomus dalykus.

2. Mėgavimąsi problemų sprendimu.

3. Aukštą nepriklausomybės lygį.

4. Norą netiesiogiai padėti, naudojant mokslinius tyrimus. 5. Lankstų požiūrį į ateitį.

Goodwin nustatė, jog smalsumas yra tiek pat svarbus mokymosi srityje, kiek intelektas, nes smalsumas gerina darbo našumą bei pasitenkinimą rezultatais, o tuo pačiu ir gyvenimu. Kaip teigia to paties straipsnio autorius, smalsumą galima išugdyti [3]. Smalsumas yra vienas svarbiausių mokymosi pagrindų. Faktas, kad jis gali būti ne tik įgimtas, bet ir išugdytas, įkvepia ieškoti būdų kaip smalsumą sužadinti. Štai Wolter ir bendraautoriai priėjo išvados, jog naudojant multimediją bei internetą mokantis yra stimuliuojamas studentų smalsumas parodant savo teorines žinias tikroviškose situacijose [4]. Goodwin smalsumą siūlo sukelti paliekant spragą žiniose [3]. Kai studentams kyla klausimų, jie turi daugiau motyvacijos ieškoti informacijos ir taip dar labiau įsigilina į atsakymą, nei į paprastus teiginius, kuriuos reikėjo išmokti. Goodwin mintis papildantis Arnold tyrimas teigia, jog nežinomi dalykai teste duoda potencialą vėlesniam mokinimuisi. Taip sukuriamas netiesioginis efektas mokymuisi [5]. Studentai, padarę klaidas egzamine, jas geriau išmoksta kitam kartui.

Šiame amžiuje žmonių gyvenimas tampa vis labiau praturtintas informacinėmis technologijomis, todėl ir tradiciniai mokymo būdai yra keičiami. Anot tarptautinės komunikacijų sąjungos statistikos, pasaulyje šiuo metu daugiau nei 47% populiacijos naudojasi internetu. Tuo tarpu Europoje internetu naudojasi net 79% populiacijos [6]. Šie skaičiai rodo, jog europiečiai turi puikias sąlygas švietimui naudojant informacines technologijas. Reikia tik jas tinkamai panaudoti.

Naujų išradimų išleidžiama kiekvienais metais. Jie lengvina tiek mūsų kasdienį gyvenimą, tiek darbą. Skaitmeninės technologijos yra puiki priemonė bendravimui, socialiniam gyvenimui, taip pat darbui ir mokymuisi. Dažnai europiečiai nebeatskiria tikro ir skaitmeninio gyvenimo. Jie integruoja naujas technologijas į savo gyvenimą ir taip jį praturtina ir palengvina. Pastaruoju metu ypač populiarėja išmanieji telefonai. Juos šiuo metu juos naudoja daugiau nei 3,2 milijardai gyventojų ir skaičius vis didėja[6]. Kartu su išmaniaisiais telefonais didėja ir išmaniųjų telefonų programėlių ("App") skaičius. Šiais metais vien "Apple" skaičiuojama virš 2 milijonų

(11)

12 skirtingų programėlių [7]. Esant tokiam dideliam potencialui, atsiranda vis daugiau straipsnių apie išmaniųjų telefonų ir jų programėlių naudojimą švietimui. Dos atliktas tyrimas rodo, jog mobiliųjų telefonų naudojimas turi teigiamą ryšį su akademiniais pasiekimais ir metakognityviu supratimu [8]. Rezultatai aiškinami tuo, jog naudojant mobiliuosius telefonus yra efektyviau ir veiksmingiau mokinamasi.

Išmanieji telefonai naudingi ne tik tuo, kad juos galima visur nešiotis ir naudoti esant reikalui ar tiesiog turint laisvo laiko. Tokios išmaniųjų telefonų ypatybės kaip spalvoti ekranai ir galimybė klausytis garso takelių gali tapti puikia priemone geriau įsisavinti reikalingą informaciją. Flom ir bendraautorių atlikti tyrimai rodo, kad tiek vaizdinės, tiek garsinės priemonės padeda geriau pritraukti dėmesį bei ilgiau išsaugoti informaciją atmintyje [9]. Svarbiausias uždavinys norint kažko išmokti yra sukoncentruoti visą dėmesį į gaunamą informaciją. Dėmesingumas nulemia tai, ką suprasime, išmoksime ir atsiminsime.

Pasaulio pažinimas susideda iš tarpusavyje susijusių skirtingų procesų: dėmesio, suvokimo, atminties ir mąstymo. Keli individai gali skirtingai suvokti tą pačią informaciją dėl to, kad, pavyzdžiui, skyrė skirtingą kiekį dėmesio ją gaunant. Todėl keli individai, besimokydami tame pačiame kurse tą patį dalyką, gali visiškai skirtingai interpretuoti tai, ką išmoko. Dėmesiui pritraukti reikėtų pasitelkti spalvas. Spalvos yra svarbiausia žmogaus matymo patirtis. Dzulkifli ir kiti atliko tyrimą, kuris atskleidžia, jog šiltos spalvos (tokios kaip geltona, oranžinė, raudona) pritraukia daugiau dėmesio nei šaltos spalvos. Tame pačiame straipsnyje teigiama, jog spalvos labiau pritraukia dėmesį nei forma ar bet koks kitas vaizdinys [10]. Štai kodėl spalvoti televizorių bei kompiuterių ekranai prikausto vartotojų dėmesį.

Pastovus dėmesio išlaikymas mokantis reikalauja daug pastangų. Reikia pastoviai kontroliuoti savo mintis, nesiblaškyti. Kuldas išskiria sąmoningą ir nesąmoningą mokymosi būdus [11]. Mokymosi būdas, kai visas sukauptas dėmesys yra skiriamas gaunamai informacijai, vadinamas sąmoningu mokymusi. Taip mokinantis pavargstama, todėl reikia pertraukų. Tuo tarpu nesąmoningas mokymasis, kai dėmesys nėra sukoncentruotas į gaunamą informaciją, nereikalauja daug pastangų, o teigiamą efektą taip pat turi. Pastarųjų autorių atlikti tyrimai rodo, jog smegenyse aktyvuojant asociacijas naudojant verbalines ir vaizdines priemones, tai yra naudoti susikoncentravimo nereikalaujančią informaciją, būtų galima palengvinti mokymo ir mokymosi procesus [11]. Nesąmoningam mokymuisi puikiai tinka informacinės technologijos: jos lengvai pritraukia dėmesį, nereikalauja daug energijos jam išlaikyti, patogu naudoti norint pailsėti nuo įtempto mokymosi. Žinoma, nesąmoningas mokymasis neprilygsta sąmoningam mokymuisi, todėl nėra pastarojo pakaita. Tačiau darant nesąmoningo mokymosi pauzes tarp sąmoningo mokymosi periodų, galima gauti optimalius mokymosi rezultatus.

(12)

13 Pauzės mokymosi procese yra tiek pat svarbios informacijos įsisavinimui, kiek ir visi kiti mokymosi etapai. Mettler ir bendraautoriai atliko tyrimus, vertinančius atminties priklausomybę nuo pauzių tipo mokinantis. Rezultatuose matoma atsitiktinai daromų pauzių didesnė nauda, lyginant su pagal tvarkaraštį daromomis pauzėmis. Kai smegenims reikia prisitaikyti vis prie naujo grafiko, pagerėja atmintis [12].

Atmintis yra trumpalaikė ir ilgalaikė. Ką tik gauta informacija patenka į trumpalaikės atminties talpyklą smegenyse. Norint, kad išmokta informacija būtų ilgalaikėje atmintyje, reikia ją kartoti. Taigi, svarbios yra ne tik trumpos pauzės mokinantis tą pačią dieną, bet ir ilgesnės pauzės, prieš pakartojant išmoktą informaciją. Kupper-Tetzel tyrimai rodo, jog informacijos pakartojimas būtent po 7 dienų (nei daugiau, nei mažiau), lemia geriausius ilgalaikės atminties rezultatus. Taip pat tyrimuose yra pabrėžiama, jog dar geresni rezultatai gaunami, jei vietoj teorinio pakartojimo yra praktiškas panaudojimas [13]. Omer atlikto tyrimo metu paaiškėjo, jog simuliuojant klinikinę patirtį, gerėja studentų žinios, kritinis mąstymas bei pasitikėjimas savimi [14]. Taigi, po savaitės pakartojant kad ir sukurtą klinikinę situaciją praktiškai, studentai ją atsimins ilgiau.

Kaip matome, tinkamai naudojant skaitmenines technologijas, galima ne tik palengvinti mokymosi procesą, bet ir pagerinti atmintį. Egzistuoja daug išmaniųjų telefonų programėlių, skirtų edukacijai. Telefoninės programėlės yra nesunkiai pasiekiamos kiekvienam studentui, todėl ne vienas universitetas jau yra įdiegęs telefonines programėles į studijas. Pavyzdžiui, UNESCO duomenimis, Stanfordo universitete yra Paul Kim įkurta mokslinių tyrinėjimų mobiliaisiais telefonais programa (angl. trump. SMILE - Stanford Mobile Inquiry-based Learning Environment). Naudodamiesi savo mobiliaisiais telefonais, studentai gali kurti, spręsti ir vertinti asmeniškai jiems aktualias ir įdomias temas, bendradarbiauti su kitais studentais moksliniuose tyrimuose. Taip moksliniai tyrinėjimai tampa itin paprasti ir lengvai pasiekiami [15].

Sukurta telefoninė programėlė "App inventor" kuri leidžia kiekvienam asmeniškai susikurti savo telefoninę programėlę. Tai reiškia, kad studentai gali susikurti savo asmeninę programėlę ir ten kaupti visą juos dominančią informaciją ir susikurti sau patogiausią mokymosi būdą [7].

Rašomi ir straipsniai prieš informacines technologijas. Štai Mpofu atlikto tyrimo duomenimis studentai mieliau renkasi skaityti atspausdintus lapus nei naudoti informacines technologijas. Taip pat tyrimas parodė, jog studentai, skaitantys iš lapų, skaito greičiau nei naudojantys kompiuterių ar mobiliųjų telefonų ekranus [16]. Su straipsniu nesutikę Sackstein ir bendraautoriai atliko savo tyrimą, kuriame gauti rezultatai buvo priešingi – studentai greičiau skaitė naudodami iPad planšetes nei popierinius variantus [17].

Kiti tyrimai ieškojo sąsajos tarp kokybiškai ir kiekybiškai praleidžiamo laiko naudojant informacines technologijas. Jing savo tyrime išskryrė svarbiausią skaitmeninių

(13)

14 technologijų minusą – jose yra ne tik mokslinės informacijos. Žmonės praleidžia daug laiko naudodami informacines technologijas socialiniams tinklams, žaidimams ir t. t. Turint gausų pasirinkimą, ką veikti, tyrimo dalyviai praleisdavo daugiau laiko pramogoms, nei mokslui. Naudojant technologijas specifinės disciplinos mokymuisi, buvo gaunami teigiami rezultatai mokslo atžvilgiu [18]. Taigi, jei laikas, praleidžiamas naudojant informacines technologijas, yra kokybiškas, teigiamas poveikis studentų žinioms yra.

MEDŽIAGA IR METODAI

Atliktas tyrimas apklausiant studentus naudojant anonimines anketas. Tyrimui atlikti 2016-11-23 gautas Bioetikos komiteto leidimas (Priedas Nr. 1). Leidimo numeris: BEC-OF-47. Anketas sudarė 9 klausimai (Priedas Nr. 2). Apklausos buvo išdalinamos atsitiktinai pasirinktiems 2-5 kurso LSMU odontologijos fakulteto studentams. Prieš pildant apklausą, buvo pasirašoma tiriamojo asmens informuoto sutikimo dalyvauti apklausoje forma.

Tiriamasis kontingentas

Tyrime dalyvavo 150 studentų – 27 (18,0 proc.) vyrai ir 123 (82,0 proc.) moterys. 65 (43,3 proc.) studentų mokėsi antrame kurse, 14 (9,3 proc.) – trečiame, 36 (24,0 proc.) – ketvirtame, 35 (23,3 proc.) – penktame odontologijos studijų kurse.

Statistiniai metodai

Duomenų analizė atlikta taikant SPSS 22.0 programinį paketą. Statistinei duomenų analizei naudotas Chi-kvadrato (χ²), neparametriniai Kolmogorov-Smirnov, Mann-Whithey, Kruskal-Wallis statistiniai kriterijai, Spearman ir Kendall tau-b koreliacijos koeficientai. Ryšys tarp kintamųjų ir tiriamųjų pasiskirstymo grupėse skirtumai vertinti kaip statistiškai reikšmingi, kai p<0,05.

(14)

15

REZULTATAI

Pažymių vidurkio ir žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšys

Pažymių vidurkio ir žinių lygio odontologijoje subjektyvaus vertinimo kintamieji nėra pasiskirstę pagal normalųjį skirstinį (Kolmogorov-Smirnov kriterijaus statistikos p>0,05) ir duomenyse yra išskirčių, todėl domenų analizei bus naudojami neparametriniai statistiniai kriterijai, kurie nereikalauja duomenų skirstinių normalumo ir išskirčių nebuvimo sąlygų.

Nustatytas statistiškai reikšmingas labai silpnas teigiamas ryšys tarp studentų pažymių vidurkio ir odontologijos žinių subjektyvaus vertinimo – Spearman koreliacijos koeficientas ρ=0,173, p=0,034. Studentai, turintys aukštesnį pažymių vidurkį, palankiau vertina savo žinias odontologijoje.

Pažymių vidurkio ir žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšys su demografiniais rodikliais

Nenustatyta statistiškai reikšmingo ryšio tarp pažymių vidurkio ir studentų lyties: Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,653, p=0,514, moterų grupėje pažymių vidutinis rangas 76,58, vidurkis 8,81±0,62, vyrų grupėje pažymių vidutinis rangas 70,57, vidurkis 8,76±0,44. Studentų ir studenčių grupėse pažymių vidurkiai statistiškai reikšmingai nesiskiria.

Nenustatyta statistiškai reikšmingo ryšio tarp žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ir studentų lyties: Mann-Whitneykriterijaus standartizuota statistika –0,684, p=0,494, moterų grupėje žinių vertinimo lygio vidutinis rangas 74,41, vidurkis 7,36±1,47, vyrų grupėje vertinimo lygio vidutinis rangas 80,46, vidurkis 7,59±1,42. Žinių odontologijoje subjektyvus vertinimas studentų ir studenčių grupėse statistiškai reikšmingai nesiskiria.

Vyrų grupėje pažymių vidurkis ir studijų kursas statistiškai reikšmingai nekoreliuoja (Spearman ρ= -0,033, p=0,871). Moterų grupėje pažymių vidurkis ir studijų kursas statistiškai reikšmingai nekoreliuoja (Spearman ρ= -0,013, p=0,884).

Vyrų grupėje žinių odontologijoje subjektyvus vertinimas ir studijų kursas statistiškai reikšmingai nekoreliuoja (Spearman ρ=0,011, p=0,957). Moterų grupėje nustatytas statistiškai reikšmingas ryšys tarp žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ir studijų kurso (Spearman ρ= -0,180, p=0,047). Kuo ilgiau studentės studijuoja, tuo palankiau vertina savo žinias odontologijoje.

Informacijos šaltinių, naudojamų mokantis, analizė ir ryšys su demografinėmis charakteristikomis ir pažangumu

(15)

16 1 paveiksle pateikta informacija atskleidžia, kad beveik visi odontologijos studentai mokydamiesi naudojasi konspektais (98,0 proc.), dauguma jų (89,3 proc.) taip pat naudojasi knygomis, 74,7 proc. – Youtube vaizdo įrašų socialiniu tinklu. Rečiau mokymosi procese studentai naudojasi PubMed duomenų baze (37,3 proc.), kompiuterinėmis programėlėmis mobiliajame telefone (14,0 proc. studentų). Kitus informacijos (kaip studentai patys įvardijo: paskaitų medžiaga bei geriau suprantantys dalyką kolegos) šaltinius naudoja 12,3 proc. tyrime dalyvavusių asmenų.

1 pav. Studentų mokymosi priemonės.

Studentų pasiskirstymas pagal naudojimąsi skirtingais informacijos šaltiniais ir studentų lytį pateiktas 2paveiksle. Nustatytas statistiškai reikšmingas ryšys tarp naudojimosi Youtube svetaine ir studentų lyties (χ²=5,594, df=1, p=0,018) – studentai vyrai mokantis statistiškai reikšmingai dažniau naudojasi šiuo informacijos šaltiniu lyginant studentėmis moterimis.

Nėra statistiškai reikšmingo ryšio tarp studentų lyties ir mokantis naudojimosi knygomis (Chi-kvadrato kriterijaus statistika χ²=0,595, df=1, p=0,441) – tiek dauguma studenčių moterų, tiek vyrų naudojasi knygomis mokymosi procese. Nėra statistiškai reikšmingo ryšio tarp studentų lyties ir naudojimosi konspektais (χ²=0,488, df=1, p=0,485) – beveik visos studentės moterys ir vyrai naudojasi konspektais. Nėra statistiškai reikšmingo ryšio tarp studentų lyties ir naudojimosi kompiuterinėmis programėlėmis (χ²=1,849, df=1, p=0,174) – dauguma moterų ir vyrų nesinaudoja šiomis programėlėmis. Nenustatyta statistiškai reikšmingo ryšio tarp studentų lyties ir naudojimosi PubMed duomenų baze (χ²=1,646, df=1, p=0,199) – daugiau, nei pusė tyrime dalyvavusių moterų ir vyrų nesinaudoja minėta duomenų baze. Nėra statistiškai reikšmingo ryšio tarp studentų lyties ir naudojimosi kitais informacijos šaltiniais studijų procese (χ²=0,766, df=1, p=0,381) – dauguma moterų ir vyrų teigė nesinaudojantys kitomis galimomis priemonėmis informacijai rasti.

89,3% 98,0% 74,7% 14,0% 37,3% 12,3% Knygomis (N=134) Konspektais (N=147) Youtube (N=112) App's/ kompiuterinės programėlės (N=21) PubMed (N=56) Kita (N=20)

(16)

17

2 pav. Informacijos šaltinių naudojimo mokantis ir studentų lyties ryšys.

Vertinant studijų kurso ir naudojimosi įvairiais informacijos šaltiniais mokymosi procese ryšį, naudotas tiesinis ranginių kintamųjų Kendall tau-b koreliacijos koeficientas. Nustatytas silpnas neigiamas statistiškai reikšmingas ryšys tarp studijų kurso ir naudojimosi Youtube vaizdo įrašų svetaine (τb= -0,183, p=0,016) ir kompiuterinėmis programėlėmis (τb= -0,300, p<0,001) – žemesnių kursų studentai statistiškai reikšmingai dažniau naudojasi minėtais informacijos šaltiniais mokantis nei vyresnių kursų studentai. Yra statistiškai reikšmingas vidutinio stiprumo teigiamas ryšys tarp studijų kurso ir naudojimosi PubMed duomenų baze (τb=0,403, p<0,001) – vyresnių kursų studentai dažniau naudojasi šia duomenų baze nei jaunesnių kursų studentai.

Nenustatyta statistiškai reikšmingo ryšio tarp studijų kurso ir mokantis naudojimosi knygomis (τb= -0,101, p=0,182), konspektais (τb=0,030, p=0,696) bei kitais informacijos gavimo šaltiniais (τb=0,039, p=0,610).

Vertinant naudojimosi įvairiais informacijos šaltiniais mokantis ir studijų pažymių vidurkio bei savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšį, naudotas neparametrinis Mann-Whitney statistinis kriterijus, lyginantis pasirinktą rodiklį dviejose nepriklausomose grupėse.

Naudojimosi įvairiais informacijos šaltiniais mokantis ir studijų pažymių vidurkio ryšio vertinimo rezultatai pateikti 3 paveiksle. Matome, kad studentų, kurie naudojasi knygomis, studijų pažymių vidurkis statistiškai reikšmingai aukštesnis (vidurkis 8,84±0,69, vidutinis rangas 78,06) nei studentų, kurie teigia knygomis nesinaudojantys (vidurkis 8,50±0,57, vidutinis rangas 54,09, Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 2,093, p=0,036). Studentų, kurie naudojasi kitais informacijos šaltiniais, studijų pažymių vidurkis statistiškai reikšmingai aukštesnis (vidurkis

14, 8% 85, 2% 3, 7% 96, 3% 7, 4% 92, 6% 77, 8% 22, 2% 51, 9% 48, 1% 81, 5% 18, 5% 9, 8% 90, 2% 1, 6% 98, 4% 29, 3% 70, 7% 87, 8% 12, 2% 65, 0% 35, 0% 87, 8% 12, 2% N es in audo ja N au doj as i N es in audo ja N au doj as i N es in audo ja N au doj as i N es in audo ja N au doj as i N es in audo ja N au doj as i N es in audo ja N au doj as i

Knygos Konspektai Youtube App's/ kompiuterinės

programėlės PubMed Kita

Informacijos šaltinių naudojimo mokantis ir studentų lyties ryšys

(17)

18 8,96±0,87, vidutinis rangas 93,35) nei studentų, kurie papildomomis priemonėmis nesinaudoja (vidurkis 8,78±0,53, vidutinis rangas 72,75, Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 1,981, p=0,048).

Nėra statistiškai reikšmingo pažymių vidurkių skirtumo lyginant studentus, kurie mokantis naudojasiir kurie nesinaudoja konspektais (3 pav., Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,015, p=0,909).Nėra statistiškai reikšmingo pažymių vidurkių skirtumo lyginant studentus, kurie mokantis žiūri Youtube svetainės vaizdo įrašus ir kurie nesinaudoja jais (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,460, p=0,646). Nėra statistiškai reikšmingo pažymių vidurkių skirtumo lyginant studentus, kurie mokantis naudojasi kompiuterinėmis programėlėmis ir kurie jomis nesinaudoja (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,538, p=0,590). Nėra statistiškai reikšmingo pažymių vidurkių skirtumo lyginant studentus, kurie mokantis naudojasi PubMed duomenų bazėmis ir kurie jomis nesinaudoja (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,127 p=0,899).

3 pav. Informacijos šaltinių naudojimo mokantis ir studijų pažymių vidurkio ryšys.

Naudojimosi įvairiais informacijos šaltiniais mokantis ir savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšio rezultatai pateikti 4 paveiksle. Studentai, kurie mokantis naudojasi PubMed duomenų bazėmis, savo žinias odontologijoje subjektyviai vertina statistiškai reikšmingai palankiau (žinių vertinimo balo vidurkis 7,77±1,16, vid.rangas 84,83) nei studentai, kurie jomis nesinaudoja (žinių vertinimo balo vidurkis 7,18±1,58, vid.rangas 69,94, Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 2,119, p=0,034). Studentai, kurie mokantis naudojasi kitais informacijos

8. 50 8, 84 8, 77 _8,80 8, 75 8,82 _8,79 8, 89 8, 81 8, 78 8. 78 8, 96 N e si na ud oj a N a u doj as i N e si na ud oj a N a u doj as i N e si na ud oj a N a u doj as i N e si na ud oj a N a u doj as i N e si na ud oj a N a u doj as i N e si na ud oj a N a u doj as i

Knygos Konspektai Youtube App's/

kompiuterinės programėlės PubMed Kita Pa žy m ių vi dur ki s

Informacijos šaltinių naudojimo mokantis ir studijų pažymių vidurkio ryšys

(18)

19 šaltiniais, savo žinias odontologijoje subjektyviai vertina statistiškai reikšmingai palankiau (žinių vertinimo balo vidurkis 8,10±1,02, vid.rangas 95,78) nei studentai, kurie papildomais šaltiniais nesinaudoja (žinių vertinimo balo vidurkis 7,29±1,49, vid.rangas 72,38, Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 2,340, p=0,019).

Nėra statistiškai reikšmingų savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo skirtumų priklausomai nuo to, ar studentai naudojasi/nesinaudoja mokydamiesi konkrečiais informacijos šaltiniais: knygomis (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,197, p=0,844), konspektais (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 1,114, p=0,265), Youtube įrašais (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,422, p=0,673), kompiuterinėmis programėlėmis (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,718, p=0,473).

4 pav. Informacijos šaltinių naudojimo mokantis ir savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšys.

Papildomos informacijos paieškos analizė ir ryšys su demografinėmis charakteristikomis ir pažangumu

Informacija, pateikta 5 paveiksle, rodo, kad dažniausiai studentai į egzamino klausimus neįeinančios papildomos informacijos ieško knygose (56,7 proc. tyrimo dalyvių) bei klausia vyresnių kolegų nuomonės (55,3 proc. studentų). Šiai papildomai informacijai rasti rečiausiai odontologijos studijų studentai naudoja kompiuterinės programėles (tik 4,7 proc.) bei naudojasi kitais informacijos šaltiniais (8,7 proc. studentų).

7, 50 7, 39 6, 33 7,42 7,37 7,41 7,37 7,57 _7,18 7,77 _7,29 8, 10 N e si na ud oj a N a u doj as i N e si na ud oj a N a u doj as i N e si na ud oj a N a u doj as i N e si na ud oj a N a u doj as i N e si na ud oj a N a u doj as i N e si na ud oj a N a u doj as i

Knygos Konspektai Youtube App's/

kompiuterinės programėlės PubMed Kita Ž in ių sub je kt yv us v er ti ni m as

Informacijos šaltinių naudojimo mokantis ir savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšys

(19)

20

5 pav. Papildomos, į egzaminus neįeinančios informacijos, paieškos priemonės.

Vertinant, ar papildomos informacijos, kuri nėra nereikalinga egzaminų metu, šaltinių pasirinkimas gali skirtis studentų vyrų ir moterų grupėse, naudotas Chi-kvadrato statistinis kriterijus. Analizės rezultatai pateikti 6 paveiksle, atskleidžia, kad yra statistiškai reikšmingas ryšys tarp studentų lyties ir kitų papildomų literatūros šaltinių naudojimo (Chi-kvadrato kriterijaus statistika χ²=4,037, df=1, p=0,045) – studentai vyrai dažniau ieško su egzaminais nesusijusios informacijos kituose šaltiniuose nei studentės moterys.

Nenustatyta statistiškai reikšmingų ryšių tarp studentų lyties ir tendencijų renkantis papildomos informacijos paieškos šaltinius: knygas (χ²=0,090, df=1, p=0,764), žurnalus (χ²=0,553, df=1, p=0,457), PubMed duomenų bazes (χ²=2,077, df=1, p=0,150), kompiuterines programėles (χ²=3,074, df=1, p=0,080), klausiant didesnę patirtį turinčių kolegų (χ²=0,161, df=1, p=0,688).

6 pav. Papildomos informacijos paieškos šaltinių ir studentų lyties ryšys.

18,7% 56,7% 20,0% 32,7% 4,7% 55,3% 8,7% Neieško (N=28) Knygos (N=85) Žurnalai (N=30) PubMed (N=49) App's/ kompiuterinės programėlės (N=7) Vyresni kolegos (N=83) Kita (N=13)

Ieškoma į egzamino klausimus neįeinančios papildomos informacijos 40, 7% 59, 3% 85, 2% 14, 8% 55, 6% 44, 4% 88, 9% 11, 1% 48, 1% 51, 9% 81, 5% 18, 5% 43, 9% _56,1% 78, 9% 21, 1% 69, 9% 30, 1% 96, 7% 3, 3% 43, 9% _56,1% 93, 5% 6, 5% N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o

Knygos Žurnalai PubMed App's/

kompiuterinės programėlės

Vyresni kolegos Kita

Papildomos informacijos paieškos šaltinių ir studentų lyties ryšys

(20)

21 Vyresnių kursų studentai dažniau ieško papildomos, su egzaminais nesusijusios informacijos PubMed duomenų bazėse lyginant su žemesnių kursų studentais – nustatyta teikiama silpna statistiškai reikšminga koreliacija tarp studijų kurso ir naudojimosi PubMed duomenų bazėmis ieškant su egzaminais nesusijusios informacijos (Kendall tau-b koreliacijos koeficientas τb=0,148, p=0,047).

Nėra statistiškai reikšmingo ryšio tarp odontologijos studentų studijų kurso ir papildomos informacijos paieškų knygose (τb=0,062, p=0,407), žurnaluose (τb=0,092, p=0,216), kompiuterinėse programėlėse (τb=0,022, p=0,762), klausiant vyresnių kolegų nuomonės (τb= -0,017, p=0,817), naudojantis kitais informacijos šaltiniais (τb=0,092, p=0,216).

Vertinant papildomos, į egzaminus neįtrauktos informacijos šaltinių ir studijų pažymių vidurkio bei savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšį, naudotas neparametrinis Mann-Whitney statistinis kriterijus.

Papildomos informacijos šaltinių ir studijų pažymių vidurkio ryšio vertinimo rezultatai pateikti 7 paveiksle. Rezultatai atskleidžia, kad pažymių vidurkis statistiškai reikšmingai nesiskiria priklausomai nuo to, ar studentai naudojasi ar nesinaudoja papildomos informacijos šaltiniais: knygomis Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,103, p=0,918), žurnalais Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,752, p=0,452), PubMed duomenų bazėmis (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 1,655, p=0,098), kompiuterinėmis programėlėmis (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,219, p=0,827), klausia vyresnių kolegų nuomonės (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 1,207, p=0,228), kitais informacijos šaltiniais (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika -1,435, p=0,151).

7 pav. Papildomos informacijos šaltinių paieškos ir pažymių vidurkio ryšys.

8, 76 8, 83 8, 78 8, 88 8, 74 8, 93 8, 8 8,86 8, 71 8, 87 8, 82 8, 62 N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o

Pa žy m ių vi dur ki s

(21)

22 Papildomos informacijos šaltinių ir savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo sąsajų rezultatai pateikti 8 paveiksle. Studentai, kurie papildomos informacijos ieško PubMed duomenų bazėse, savo žinias odontologijoje subjektyviai vertina palankiau (žinių vertinimo vidurkis 7,74±1,20, vid. rangas 85,20) nei studentai, kurie šios informacijos minėtose duomenų bazėse neieško (savo žinių vertinimo vidurkis 7,24±1,55, vid.rangas 70,79, Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 1,989, p=0,047).

Tačiau nėra statistiškai reikšmingų skirtumų analizuojant studentų žinių odontologijoje subjektyvų vertinimą priklausomai nuo to, ar jie naudoja/nenaudoja papildomos informacijos paieškai kitus informacijos šaltinius: knygas (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,829, p=0,407), žurnalus (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 1,238, p=0,216), kompiuterines programėles (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 0,302, p=0,762), kitus informacijos šaltinius (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika 1,237, p=0,216), domisi vyresnių kolegų nuomone (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika –0,231, p=0,817).

8 pav. Papildomos informacijos paieškos ir savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšys.

Telefoninių programėlių (App‘s) naudojimo mokymosi procese analizė ir ryšys su demografinėmis charakteristikomis ir pažangumu

Maždaug kas ketvirtas studentas (28,0 proc., N=42) naudojasi programėlėmis telefone (17,3 proc. (N=26) įvardijo, kokios mobilios programos yra geriausios).

7, 17 7, 58 7, 33 7, 7 7, 24 7, 74 7, 41 7, 29 _7,36 7,43 7, 35 7, 92 N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o N ei eš ko Ie šk o

Ž ini ų subj ekt yv us v er ti ni m as

Papildomos informacijos paieškos ir savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšys

(22)

23 Kompiuterinių programėlių naudojimo ir vertinimo ryšiui nustatyti taikytas Chi-kvadrato statistinis kriterijus. Rezultatai pateikti 9 paveiksle. Nėra statistiškai reikšmingo ryšio tarp naudojimosi kompiuterinėmis programėlėmis studijų procese ir studentų lyties (χ²=0,465, df=1, p=0,495) – nedidelė dalis studenčių moterų ir studentų vyrų naudojasi šiomis informacijos paieškos priemonėmis. Nenustatyta statistiškai reikšmingo ryšio tarp studentų įvardijimo, kuri kompiuterinė programėlė yra geriausia, ir studentų lyties (χ²=0,549, df=1, p=0,459) – panašus dažnis tyrime dalyvavusių vyrų ir moterų gali nurodyti, kurios, jų nuomone, programos labiausiai tinka informacijos paieškai ir mokymuisi.

9 pav. Telefoninių programėlių (App‘s) naudojimo mokymosi procese ir studentų lyties ryšys.

Nustatytas statistiškai patikimas silpnas neigiamas ryšys tarp studijų kurso ir kompiuterinių programėlių mobiliuose įrenginiuose naudojimo (Kendall tau-b koreliacijos koeficientas τb= -0,318, p<0,001) – žemesnių kursų studentai dažniau naudoja minėtas programėles nei vyresnių kursų studentai.

Nustatytas statistiškai patikimas silpnas neigiamas ryšys tarp studijų kurso ir geriausių kompiuterinių programėlių, tinkamų studijų procese, įvardijimo (Kendall tau-b koreliacijos koeficientas τb= -0,204, p=0,007) – žemesnių kursų studentai dažniau įvardija, kurios programėlės yra geriausios rinkti su studijomis susijusią informaciją, nei vyresnių kursų studentai.

Studentų, kurie naudojasi ir nesinaudoja kompiuterinėmis programėlėmis studijų procese, pažymių vidurkis statistiškai reikšmingai nesiskiria (vidurkiai pateikti 10 paveiksle; Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika – 0,907, p=0,364).

Studentų, kurie įvardija ir neišskiria geriausių kompiuterinių programėlių, galimų naudoti ieškant su studijomis susijusios informacijos, pažymių vidurkis statistiškai reikšmingai nesiskiria (vidurkiai pateikti 10 paveiksle; Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika – 0,005, p=0,996). 66, 7% 33, 3% 77, 8% 22, 2% 73, 2% 26, 8% 83, 7% 16, 3%

Nesinaudoja Naudojasi Nenurodė Nurodė

Kompiuterinės programėlės (App's) Geriausios kompiuterinės programėlės

Telefoninių programėlių (App‘s) naudojimo mokymosi procese ir studentų lyties ryšys

(23)

24

10 pav. Telefoninių programėlių (App‘s) naudojimo ir vertinimo mokymosi procese ir pažymių vidurkio ryšys.

Kaip ir studijų vidurkių analizės atveju, nenustatyta statistiškai reikšmingo ryšio tarp kompiuterinių programėlių naudojimo, jų vertinimo ir savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo. Studentų, kurie naudojasi ir nesinaudoja kompiuterinėmis programėlėmis studijų procese, žinių odontologijoje subjektyvus vertinimas statistiškai reikšmingai nesiskiria (vertinimo vidurkiai pateikti 11 paveiksle; Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika – 0,561, p=0,575).

Studentų, kurie įvardija arba neišskiria geriausių kompiuterinių programėlių, taikomų su studijomis susijusios informacijos paieškai, žinių odontologijoje subjektyvus vertinimas statistiškai reikšmingai nesiskiria (Mann-Whitney kriterijaus standartizuota statistika – 0,438, p=0,661).

11 pav. Telefoninių programėlių (App‘s) naudojimo mokymosi procese ir savo žynių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšys.

8, 82 8, 74 8, 80 8,82 N e si na ud oj a N a u doj as i N en urodė N urod ė

Pa žy m ių vi dur ki

s Telefoninių programėlių (App‘s) naudojimo ir vertinimo mokymosi procese ir _{pažymių vidurkio ryšys}

7, 47 7, 21 7, 41 7, 35 N e si na ud oj a N a u doj as i N en urodė N urod ė

Ž in ių sub je kt yv us v er ti ni m

as Telefoninių programėlių (App‘s) naudojimo mokymosi procese ir savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšys

(24)

25

Lankymosi odontologų konferencijose analizė ir ryšys su demografinėmis charakteristikomis ir pažangumu

Studentų lankymosi odontologų profesinėse konferencijose dažniai pateikti 12 paveiksle. Tyrime dalyvavę studentai dažniausiai odontologų konferencijose lankosi 2 kartus per metus (31,3 proc. tokių atvejų). Dažniau nei 2 kartus per metus konferencijose lankosi 24,0 proc. studentų.

12 pav. Lankymasis odontologų konferencijose.

Studentų lankymosi odontologų konferencijos pasiskirstymas priklausomai nuo studentų lyties pateiktas 13 paveiksle. 1-2 kartus per metus profesinėje konferencijoje dažniau lankosi studentės moterys, o dažniau nei 2 kartus per metus – studentai vyrai, tačiau šie skirtumai nėra statistiškai reikšmingi (Chi-kvadrato kriterijaus statistika χ²=5,930, df=3, p=0,115).

13 pav. Lankymosi odontologų konferencijose ir studentų lyties ryšys.

22,7%

22,0% 31,3%

24,0%

Lankymasis odontologų konferencijose

Rečiau nei kartą per metus (N=34)

1 k. per metus (N=33) 2 k. per metus (N=47) Dažniau nei 2 kartus per metus (N=36) 22, 2% 11, 1% 25, 9% 40, 7% 22, 8% 24, 4% 32, 5% 20, 3%

Rečiau nei kartą per metus 1 k. per metus 2 k. per metus

Lankymosi odontologų konferencijose ir studentų lyties ryšys

(25)

26 Nustatytas silpnas teigiamas ryšys tarp studijų kurso ir studentų lankymosi profesinėse konferencijose (Kendall tau-b koreliacijos koeficientas τb=0,224, p=0,001) – kuo vyresni studentai, tuo dažniau jie lankosi odontologų konferencijose.

Vertinant studijų pažymių vidurkio ir studentų lankymosi profesinėse konferencijose sąsajas, naudotas Kruskal-Wallis statistinis kriterijus, lyginantis pasirinktą rodiklį 4 grupėse (pagal lankymosi konferencijose dažnumą). Nustatyta, kad priklausomai nuo lankymosi konferencijose dažnio studijų pažymių vidurkiai statistiškai reikšmingai nesiskiria (Kruskal-Wallis kriterijaus statistika 0,870, df=3, p=0,833; pažymių vidurkiai kiekvienoje grupėje pateikti 14 paveiksle).

Nėra statistiškai reikšmingų savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo skirtumų priklausomai nuo to, kiek dažnai studentai lankosi profesinėse konferencijose (vertinimų vidurkiai pateikti 14 paveiksle; Kruskal-Wallis kriterijaus statistika 3,032, df=3, p=0,387).

14 pav. Lankymosi konferencijose ir pažymių vidurkio, savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšys.

7,26 7,55 7,32 7,50 8,75 8,81 8,83 8,81

Rečiau nei kartą per metus 1 k. per metus 2 k. per metus Dažniau nei 2 kartus per metus Rečiau nei kartą per metus

1 k. per metus 2 k. per metus Dažniau nei 2 kartus per metus

Ž ini ų subj ekt yv us ve rt in im as Pa žym ių vi du rki s

Lankymosi konferencijose ir pažymių vidurkio, savo žinių odontologijoje subjektyvaus vertinimo ryšys

(26)

27

REZULTATŲ APTARIMAS

Studentai, turintys aukštesnį pažymių vidurkį, palankiau vertina savo žinias odontologijoje. Moterims subjektyvus savo žinių vertinimas priklauso ir nuo kurso: kuo ilgiau moterys studijuoja, tuo geriau vertina savo žinias.Rezultatai sutampa su kitų autorių gautais duomenis. Štai Sodha ir bendraautorių atliktas panašus tyrimas parodė, jog seselės, turinčios daugiau medicininių žinių, labiau pasitikėjo savimi ir subjektyviai vertinant žinias, save įsivertino aukštesniais balais, nei turinčios žemesnį išsilavinimą [19].Vyrams subjektyvus savęs vertinimas ir studijų kursas reikšmingai nekoreliuoja.

Savo žinias odontologijoje statistiškai palankiau vertino studentai, kurie į egzaminus neįeinančių klausimų, papildomos informacijos ieškojo PubMed duomenų bazėje. Taip pat studentai, kurie egzaminuose esančių klausimų atsakymų ieškojo PubMed duomenų bazėje, naudojosi paskaitų medžiaga ar klausė vyresnių kolegų nuomonės. Panašūs duomenys gauti Peters ir bendraautorių tyrime. Seselės, stebėjusios vyresnių kolegių darbą, savo žinias vertino palankiau bei galėjo priimti sprendimus savarankiškai [20].

Mokindamiesi studentai dažniausiai vis tiek naudojasi konspektais, knygomis ir Youtube. Rezultatai sutampa su Balkevičiaus atlikto tyrimo rezultatais [21]. Autorius teigia, jog Lietuvoje populiariausias mokymosi būdas yra skaitant apibrėžtą ir atrinktą turinį (konspektus). Jaunesni studentai dažniau naudojasi Youtube ir telefoninėmis programėlėmis, nei vyresni studentai. O štai vyresni studentai dažniau naudojasi PubMed duomenų baze. Vyrai Youtube naudojasi dažniau, nei moterys. Reikėtų detalesnio tyrimo, norint išsiaiškinti, kodėl gauti tokie rezultatai. Sheets ir bedraautorių atliktas tyrimas rodo, jog naudojimąsi PubMed duomenų baze įtakos turi kalbos barjeras. Žmonės, kurių gimtoji kalba nėra anglų, nesinaudoja tarptautinėmis duomenų bazėmis būtent dėl to, kad jų anglų kalbos žinios nėra pakankamos mokslinių straipsnių skaitymui [22]. Neatmetama versija ir tokia, jog Youtube yra vaizdų (praktikos) tinklalapis, o PubMed duomenų bazė – teorijos, o tai sutampa su tuo, kad jaunesni studentai nori daugiau pamatyti ką ir kaip daryti praktiškai, nes savo patirties dar neturi ir vien teorinės žinios, nesuprantant, kaip jas pritaikyti, greitai pasimiršta. O vyresnių kursų studentai turi daugiau praktinės patirties, todėl nori gauti daugiau teorinių žinių.

Beveik visi studentai, naudojantys telefonines gal mokymosi programėles (iš viso 28% visų tirtų studentų), pažymėjo programėles, skirtas dantų anatomijai mokintis. Jaunesnių kursų studentai mokinasi anatomiją, o vyresni studentai nebesimokina, todėl tokių programėlių nebenaudoja. Tai akivaizdžiai turėjo įtakos gautiems rezultatams. Lieka neatsakytas klausimas, kodėl vyresnių kursų studentai nesinaudoja kitomis programėlėmis, skirtomis odontologams. Dėl galimo amžiaus skirtumo duomenų neradau, nes dauguma statistikų yra suskirstytos amžiaus

(27)

28 grupėmis 18-24, 25-30 ir t.t. taigi tiek antrakursiai, tiek penktakursiai patektų į tą pačią amžiaus grupę [23].

Studentų, kurie mokosi iš knygų, paskaitų medžiagos ir vyresnių kolegų vidurkis yra aukštesnis, nei likusių studentų. Kadangi vidurkį lemia egzaminai, matome, jog egzaminų programa yra sudaroma iš paskaitų ir knygų medžiagos.

Papildomos, į egzamino klausimus neįeinančios informacijos, studentai dažniausiai ieško knygose arba klausia vyresnių kolegų. Vyresni studentai dažniau ieško papildomos informacijos PubMed duomenų bazėje, nei jaunesni. Taip pat odontologų konferencijose dažniau dalyvauja vyresni kolegos. Panašių tyrimų literatūroje neradau.

Padėka

Nuoširdžiai noriu padėkoti savo darbo vadovui Prof. Dr. Gediminui Žekoniui už palaikymą ir pagalbą, Tomui Vildai už pagalbą skaičiavimuose.

Interesų konfliktas

(28)

29

IŠVADOS

1. Efektyviausi mokymosi būdai, nepriklausomai nuo kurso, yra knygos, paskaitų medžiaga ir vyresnių kolegų patarimai. Konspektų ir Youtube medžiaga nevisiškai atitinka universiteto sudarytos egzaminų programos.

2. Labiau savimi pasitiki ir daugiau žinių turi studentai, turintys aukštesnį vidurkį, kurie skaito straipsnius PubMed duomenų bazėje, naudojasi paskaitomis ir vyresnių kolegų patirtimi. Studentėms tai sutampa su aukštesniu kursu.

3. Kuo daugiau patirties ir žinių turi studentas, tuo didesnis jo žingeidumas.Vyresni studentai dažniau lankosi profesinėse konferencijose, bei dažniau naudojasi PubMed duomenų baze. 4. Informacines technologijas mokymosi tikslais naudoja beveik 75% studentų.Vyrai dažniau

naudojasi Youtube, nei moterys. Jaunesnių kursų studentai dažniau naudoja telefonines programėles, nei vyresnių kursų studentai.

(29)

30

PRAKTINIAI PATARIMAI

1. Kadangi dauguma studentų mokosi iš konspektų, būtų naudinga padaryti universiteto profilinių klinikų patvirtintus konspektus, kuriuose būtų sudėta tiksli informacija, parengta pagal egzamino klausimus.

2. Kadangi dauguma studentų praktinių dalykų mokosi iš Youtube vaizdo įrašų ir ten rodomi pavyzdžiai kaip dirbti yra neaiškios kvalifikacijos, gal būtų naudinga sukurti mūsų universiteto dėstytojų pavyzdinius vaizdelius iš kurių studentai galėtų mokytis. Arba būtų parekomenduoti naudingi, jau esantys internete vaizdo įrašai.

(30)

31

LITERATŪROS SĄRAŠAS

1. Wilson R. A Lifetime of Learning. California Job Journal. 2010; 28(1218):9.

URL:http://web.b.ebscohost.com.ezproxy.dbazes.lsmuni.lt:2048/ehost/detail/detail?vid=35

&sid=db1cacf2-32a8-4459-a79a-507b641549c9%40sessionmgr101&hid=129&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ%3d%3 d#AN=47654046&db=f5h

2. McGee R, Keller JL. Identifying Future Scientists: Predicting Persistence into Research Training. CBE - Life Sciences Education. 2007; 6(4):316-31.

URL:http://dx.doi.org.ezproxy.dbazes.lsmuni.lt:2048/10.1187/cbe.07-04-0020

3. Goodwin B. Curiosity Is Fleeting, but Teachable.Educational Leadership. 2014; 72(1):73-4. URL:http://web.b.ebscohost.com.ezproxy.dbazes.lsmuni.lt:2048/ehost/detail/detail?vid=33

&sid=db1cacf2-32a8-4459-a79a-507b641549c9%40sessionmgr101&hid=129&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ%3d%3 d#AN=98177515&db=trh

4. Wolter BHK, Lundeberg MA, Bergland M, Klyczek K, Tosado R, Toro A, White CD. Student Performance in a Multimedia Case-Study Environment. Journal of Science Education and Technology. 2013; 22(2):215-25.

URL:http://dx.doi.org.ezproxy.dbazes.lsmuni.lt:2048/10.1007/s10956-012-9387-7

5. Arnold KM. Test-potentiated learning: Distinguishing between direct and indirect effects of tests. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 2013;

39(3):940-45.

&sid=db1cacf2-32a8-4459-a79a-507b641549c9%40sessionmgr101&hid=129&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ%3d%3 d#AN=87553791&db=bth

6. MDGs 2000-2015: ICT revolution and remaining gaps. International telecommunications union (itu.net), 2015.

URL:https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/facts/ICTFactsFigures2015.pdf 7. Number of available apps in the Apple App Store from July 2008 to January 2017.

Statistinių duomenų bazė (statista.com), 2017.

URL: https://www.statista.com/statistics/263795/number-of-available-apps-in-the-apple-app-store/

8. Dos B. The Relationship between Mobile Phone Use, Metacognitive Awareness and Academic Achievement. European Journal of Educational Research. 2014; 3(4):192-200.

(31)

32 URL:http://web.b.ebscohost.com.ezproxy.dbazes.lsmuni.lt:2048/ehost/detail/detail?vid=16

&sid=db1cacf2-32a8-4459-a79a-507b641549c9%40sessionmgr101&hid=129&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ%3d%3 d#AN=EJ1085990&db=eric

9. Flom R, Bahrick LE. The Effects of Intersensory Redundancy on Attention and Memory: Infants' Long-Term Memory for Orientation in Audiovisual. Developmental Psychology. 2010; 46(2):428-36.

URL:http://dx.doi.org.ezproxy.dbazes.lsmuni.lt:2048/10.1037/a0018410

10. Dzulkifli MA, Mustafar MF. The influence of colour on memory performance: A Review. Malaysian Journal of Medical Sciences 2013; 20(2):3-9.

&sid=db1cacf2-32a8-4459-a79a-507b641549c9%40sessionmgr101&hid=129&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ%3d%3 d#AN=90400962&db=a9h

11. Kuldas S. Unconscious learning processes: mental integration of verbal and pictorial instructional materials. Springerplus. 2013; 2(1):105.

&sid=db1cacf2-32a8-4459-a79a-507b641549c9%40sessionmgr101&hid=129&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ%3d%3 d#AN=23556145&db=cmedm

12. Mettler E, Massey CM, Philip J. A comparison of adaptive and fixed schedules of practice. Journal of Experimental Psychology: General. 2016; 145(7):897-917.

&sid=db1cacf2-32a8-4459-a79a-507b641549c9%40sessionmgr101&hid=129&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ%3d%3 d#db=a9h&AN=118139834

13. Küpper-Tetzel CE. Understanding the distributed practice effect: Strong effects on weak theoretical grounds. Zeitschrift für Psychologie. 2014; 222(2):71-81.

&sid=db1cacf2-32a8-4459-a79a-507b641549c9%40sessionmgr101&hid=129&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ%3d%3 d#AN=2014-13240-002&db=pdh

14. Omer T. Nursing Students' Perceptions of Satisfaction and Self-Confidence with Clinical Simulation Experience. Journal of Education and Practice. 2016; 7(5):131-8.

(32)

33 URL:http://web.b.ebscohost.com.ezproxy.dbazes.lsmuni.lt:2048/ehost/detail/detail?vid=39

15. ICT in Education. UNESCO “Multimedia Archives” Document details. UNESCO (unesco.org) 2013.

URL:http://www.unesco.org/archives/multimedia/?pg=33&s=films_details&id=2958 16. Mpofu B. University Students Use of Computers and Mobile Devices for Learning and

Their Reading Speed on Different Platforms. Universal Journal of Educational Research. 2016; 4(4):926-32.

17. Sackstein S, Spark L, Jenkins A. Are e-books effective tools for learning? Reading speed and comprehension: iPad®i vs. paper. South African Journal of Education. 2015;35(4):1-14. URL:http://web.b.ebscohost.com.ezproxy.dbazes.lsmuni.lt:2048/ehost/detail/detail?vid=43

&sid=db1cacf2-32a8-4459-a79a-507b641549c9%40sessionmgr101&hid=129&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ%3d%3 d#AN=111643738&db=trh

18. Jing L.Quantity versus quality: a new approach to examine the relationship between technology use and student outcomes. British Journal of Educational Technology. 2010;41(3):455-72.

&sid=db1cacf2-32a8-4459-a79a-507b641549c9%40sessionmgr101&hid=129&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ%3d%3 d#AN=49159757&db=a9h

19. Sodha M, McLaughlin M, Williams G, Dhillon S. Nurses' confidence and pharmacological knowledge: a study. Br J Community Nurs. 2002; 7(6):309-15.

&sid=db1cacf2-32a8-4459-a79a-507b641549c9%40sessionmgr101&hid=129&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ%3d%3 d#AN=12066065&db=cmedm

(33)

34 20. Peters K, McIness S, Halcomb E. Nursing students’ experiences of clinical placement in

community settings: a qualitative study. Collegian (Royal College Of Nursing, Australia). 2015; 22(2):175-81.

URL:http://web.b.ebscohost.com.ezproxy.dbazes.lsmuni.lt:2048/ehost/detail/detail?sid=cfa

df0b0-42fa-4f90-8345-588011666a43%40sessionmgr120&vid=0&hid=107&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2ZQ %3d%3d#AN=26281405&db=cmedm

21. Balkevičius M. Mokymo priemonių samprata ir reikšmė probleminiame mokyme. Daktaro disertacija. Lietuvos edukologijos universitetas. Vilnius, 2015; psl: 29-35.

URL: http://alytauskolegija.lt/wp-content/uploads/straipsniai/Balkevicius.pdf

22. Sheets L, Gavino A, Callaghan F, Fontelo P. Do language fluency and other socioeconomic factors influence the use of PubMed and MedlinePlus? Appl Clin Inform. 2013;4(2):170-84. URL:http://web.a.ebscohost.com.ezproxy.dbazes.lsmuni.lt:2048/ehost/detail/detail?sid=01c

2bfb6-b546-4afd-929e-72e9344f8817%40sessionmgr4010&vid=0&hid=4112&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3QtbGl2Z Q%3d%3d#AN=23874356&db=cmedm

23. Number of mobile app hours per smartphone and tablet app user in the United States in June 2016, by age group. Statistinių duomenų bazė (statista.com), 2016.

(34)

35

PRIEDAI

(35)

36

PRIEDAS NR. 2

ANKETA 1. Kursas:

2. Lytis: vyras/ moteris 3. Pažymių vidurkis:

4. Kaip vertinate savo žinių odontologijoje lygį: 1/ 2/ 3/ 4/ 5/ 6/ 7/ 8/ 9/ 10 5. Kuo naudojatės mokantis:

a) knygomis b) konspektais c) youtube

d) App's/ kompiuterinės programėlės e) PubMed

f) kita:

6. Kur ieškote papildomos informacijos, neįeinančios į egzamino klausimus? a) neieškau b) knygos c) žurnalai d) PubMed e) App's f) vyresni kolegos g) kita:

7. Ar naudojatės odontologinėmis telefoninėmis/ kompiuterinėmis programėlėmis (Apps)? Taip/ Ne 8. Jei taip, kokias laikote geriausiomis?

9. Kaip dažnai lankotės odontologų konferencijose? a) rečiau nei kartą per metus

b) 1 k. per metus c) 2 k. per metus