Evaluation of a three-dimensional educational computer model of the larynx: voicing a new direction.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate a novel method of teaching laryngeal anatomy. DESIGN: Prospective, randomized, controlled trial. SETTING: University educational program. METHODS: Computer model development: A three-dimensional (3D) educational computer model of the larynx was created from high-resolution computed tomography and magnetic resonance images of cadaveric necks using segmentation software (Amira) (Visage Imaging, Inc., Carlsbad, CA). E-learning authoring software (Articulate, Articulate Global, Inc, New York, NY) then was used to make the model interactive and multimedia. The model was launched on a Web-based platform. Model evaluation: One hundred students (age 23.8 +/- 2.2 years; 55% male) were randomized to either the 3D computer model group (3D group) (n = 50) or the standard written instruction group (SWI group) (n = 50). MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome measure was the score on a 20-question laryngeal anatomy test; the secondary outcome measure was a student opinion questionnaire. RESULTS: The mean score on the laryngeal anatomy test was 14.2 +/- 2.8 (72.0 +/- 15.1%). The mean score for the 3D group was 13.6 +/- 3.0 (67.0 +/- 16.1%) versus 14.8 +/- 2.5 (76.0 +/- 12.7%) for the SWI group (t = 2.194, df = 98, p < .031). A majority of students felt that the 3D model was effective, clear, user-friendly, and a preferred supplement to traditional methods of instruction. The 3D group rated the computer model more enjoyable than the SWI group. CONCLUSIONS: A 3D educational computer model of the larynx was not shown to be superior to written lecture notes in its efficacy in teaching anatomy; however, it was judged to be a preferred and valuable supplement to traditional teaching methods.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».