The relative effectiveness of computer‐based and traditional resources for education in anatomy
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing use of computer-based resources to teach anatomy, although no study has compared computer-based learning to traditional. In this study, we examine the effectiveness of three formats of anatomy learning: (1) a virtual reality (VR) computer-based module, (2) a static computer-based module providing Key Views (KV), (3) a plastic model. We conducted a controlled trial in which 60 undergraduate students had ten minutes to study the names of 20 different pelvic structures. The outcome measure was a 25 item short answer test consisting of 15 nominal and 10 functional questions, based on a cadaveric pelvis. All subjects also took a brief mental rotations test (MRT) as a measure of spatial ability, used as a covariate in the analysis. Data were analyzed with repeated measures ANOVA. The group learning from the model performed significantly better than the other two groups on the nominal questions (Model 67%; KV 40%; VR 41%, Effect size 1.19 and 1.29, respectively). There was no difference between the KV and VR groups. There was no difference between the groups on the functional questions (Model 28%; KV, 23%, VR 25%). Computer-based learning resources appear to have significant disadvantages compared to traditional specimens in learning nominal anatomy. Consistent with previous research, virtual reality shows no advantage over static presentation of key views.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».