Design of a novel approach to teaching online neuroanatomical education (725.1)
Notice bibliographique
Résumé
E‐learning allows for the development of educational tools that present information in different modalities suited to each student's unique needs. However, the implementation of such tools is occurring in advance of adequate empirical research on how students utilize and learn from such instructional resources. Research suggests that the effectiveness of any instructional tool depends on how well its design reflects human cognitive architecture. We hypothesize the implementation of a neuroanatomy e‐learning curriculum that takes students’ different learning abilities and preferences into consideration by incorporating equivalent material presented in multiple modalities (2D, 3D, and text), and is congruent with the principles of Cognitive Load Theory, will be more effective, and will result in improved student learning. Learning outcomes will be assessed using a pre‐test/post‐test knowledge measure. The student’s visuo‐spatial abilities will also be measured, and will be compared with each student’s self‐directed “e‐learning path”. A qualitative measure will also be administered to assess student satisfaction and preference for different modalities. Results of this study may be used to help establish guiding principles that will facilitate the design and implementation of effective and efficient e‐learning curricula tools that complement students’ unique learning strengths and needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».