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Enregistrement W1797301619 · doi:10.1096/fasebj.28.1_supplement.725.12

After the final: knowledge retention for online and face to face histology students (725.12)

2014· article· en· W1797301619 sur OpenAlexaffabout
Michele Barbeau, Kem A. Rogers

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge retentionSignificant differenceOnline courseMedical educationOnline learningMedicineRetention rateOnline teachingPsychologyMultimediaComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed an online histology laboratory course covering the same material as a Face to Face (F2F) course. Previously, we reported no significant differences in outcomes between the formats. Here we investigate knowledge retention four to six months following completion of the course. In this study, online and F2F students were invited to complete a 20 question practical quiz with a time limit of 20 minutes. These questions covered the main tissues and organs highlighted in the course. Students completed this quiz either immediately following or between four and six months after the completion of the course. Students who attempted the quiz immediately following the completion of the course scored a mean of 73.1 ±12.8% while those who attempted the quiz several months following showed significant reductions in their scores (online 36.6 ± 15.1% and F2F 43.0 ± 17.3%). However, there was no significant difference in the knowledge retention for students who took the course in the online or F2F format. These results suggest that although knowledge retention declines for both online and F2F students, there is no difference in knowledge retention between students who study histology in the online or F2F format. Grant Funding Source : Supported by: Socical Sciences and Humanities Research Council of Canada

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,007

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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