MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1908237600

The impact of virtual microscopes on learning

2010· dissertation· en· W1908237600 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMurdoch Research Repository (Murdoch University) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLearning Styles and Cognitive Differences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMurdoch UniversityMcGill University
Mots-clésExploratory researchFocus groupMedical educationPsychologyMathematics educationComputer scienceMedicineSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Universities are using new technologies for both practical aims (to reduce costs or to cater for greater student numbers without increasing teacher numbers) and/or pedagogical aims (to improve students‘ learning). Frequently new technologies are introduced before the impact of these technologies on learning is fully assessed.
\n
\nThis thesis focuses on the introduction of virtual microscopes into histology and pathology teaching in the Health Sciences at Murdoch University.
\n
\nAn exploratory study was conducted in 2006 in which 47 students were randomly allocated to one of two groups. In their laboratory work one group used optical microscopes (Optical Group) and the other group used virtual microscopes (Virtual Group) during one semester. At the beginning and the end of the semester, an ASSIST survey (Tait, Entwistle, & McCune, 1998) was undertaken to determine any changes in the students‘ learning approach. As part of the assessments in their course, students completed an Attitude Survey about their attitudes to microscopes. Students were also required to complete a log book detailing their time spent studying. The results were analysed using appropriate statistical tests, frequencies, Chi-square, correlation, ANOVA, Two-way ANOVA, and the General Linear Model. The exploratory study tested the research design and the methods for analysing the data for the main study. Some modifications were made to the Attitude Survey prior to the commencement of the main study.
\n
\nIn 2007, the main study was undertaken with 293 students. In addition to the ASSIST survey, the Attitude Survey, and the log books, the students were asked to participate in focus groups and interviews to build a richer picture of microscopes and learning.
\n
\nThe results indicated changing trends in the students‘ learning approaches. The Optical Group moved from surface to strategic; the Virtual Group from deep and strategic tosurface learning during the teaching period. However, there were no statistically significant differences between the groups. The use of virtual microscopes in histology and pathology laboratories therefore does not encourage deep learning any more than the use of optical microscopes. The virtual microscopes do, however, enable students to study at times and locations that are convenient to them and they are easier to use than the optical microscopes.
\n
\nThe students‘ responses to the items in the Attitude Survey were content analysed and 15 themes emerged from the data. These themes indicated that there are critical issues, such as authenticity and group work, which need to be addressed when introducing virtual microscopes into the classroom.
\n
\nIn identifying critical issues and ensuring there were no detrimental effects in using virtual microscopes, recommendations were developed for histology and pathology educators to assist the implementation of virtual microscopes into a university curriculum. This was done with a view to enhancing pedagogical practice and included the development of microscope skills, authenticity, linking theory with practice and group work.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,356 · 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