Video game and mental rotation training improve spatial anatomy task scores (725.5)
Notice bibliographique
Résumé
High scores in measures of mental rotation have been associated with improved spatial anatomy performance. Mental rotation training, such as video games as well as paper‐and‐pencil mental rotation tasks, has been shown to improve mental rotation scores. The purpose of the study is to determine whether video game or paper‐and‐pencil mental rotation training can improve spatial anatomy ability. Participants in the study (n=13), either medical or dental students, were asked to complete the Mental Rotations Test (MRT) and the Spatial Anatomy Task (SAT) to provide a baseline measure of their spatial ability and spatial anatomy knowledge, respectively. Based on MRT scores, participants were assigned to one of three groups: one that played 5 cumulative hours of the video game Tetris (n=3), another that completed the MRT daily over the span of a 5 days (n=4), and a control group that received no training (n=5). All participants were again asked to complete the MRT and SAT after training. Paired t‐tests were used to compare baseline and final test scores in each group. Preliminary results show that both the MRT group (p = 0.046) and the Tetris group (p = 0.014) significantly improved their total SAT scores, while the control group (p = 0.129) did not. Although more research is necessary to make definitive conclusions, the current study indicates that mental rotation training may be of benefit for students learning spatial anatomy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 ».