Head to head: The role of academic competition in undergraduate anatomical education
Notice bibliographique
Résumé
Competition is a key element in many educational games and is often adopted by educators in an effort to motivate and excite their students. Yet, the use of academic competition in educational institutions remains the subject of much debate. Opponents argue that academic competition causes an increase in student anxiety and divides their attention. However, if the contexts of academic competition are defined, could the inclusion of a game-like competition in a university course be a viable and beneficial method of engaging students? Students (n = 67) were recruited from an undergraduate human anatomy course at Western University. Using a crossover design, students were exposed to a competitive tournament either at the time of their first term test or second term test. The anatomical knowledge of participating students was assessed prior to the start of the study using a baseline anatomy test. Following treatment with an online competitive anatomy tournament, student's term test grades and final course grades were analyzed. Both the second term test scores (F(2,64) = 3.743, P = 0.029) and overall course grades (F(2,64) = 3.356, P = 0.041) were found to be significantly different (P < 0.05) for individuals in the competitive group when compared to their non-competing peers. As suggested by the literature where organized competition in the classroom correlates to improved academic performance, this study uncovered significant results pertaining to increased academic performance resulting from participating in tournament-based competition. In light of these positive results, further exploration of the effects of academic competition on student performance across age brackets and disciplines is warranted.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,005 |
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 ».