An interactive 3D model of the cranial nerve and brainstem nuclei for enhanced learning of neuroanatomy
Notice bibliographique
Résumé
Neuroanatomy is a complex sub‐discipline of anatomy that requires abstract thinking and strong spatial reasoning. Traditional methods of learning include dissection, diagrams, and histology. This pedagogical approach requires students to formulate three‐dimensional (3D) mental images from two‐dimensional (2D) cross‐sections. Previous studies demonstrate students with lower spatial abilities have difficulty learning the anatomy of the brainstem nuclei partly due to their inability to conceptualize topography. The purpose of this study was to design and implement a 3D model of the cranial nerve and brainstem nuclei into an online learning tool that highlights their spatial relationships. The second purpose was to test the learning tool against traditional methods. This tool was compared to a classical approach using a randomized, cross‐over design. It is hypothesized that while subject to the same learning objectives, students learning with the 3D tool demonstrate enhanced knowledge of the spatial relationships of the nuclei compared to the students who learned through the classical approach. A standardized test and an open‐ended questionnaire were used to measure efficacy and student preferences. Information from this study will help guide the formation of new e‐learning tools that are becoming pervasive in anatomical sciences. Grant Funding Source : none
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».