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Enregistrement W1964561751 · doi:10.1152/advan.00054.2006

A novel approach to physiology education for biomedical engineering students

2007· article· en· W1964561751 sur OpenAlexfundno aff
John DiCecco, Jiang Wu, Kiyoaki Kuwasawa, Ying Sun

Notice bibliographique

RevueAJP Advances in Physiology Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTemple UniversityUniversity of Calgary
Mots-clésCurriculumCornerstoneExperiential learningComputer scienceMedical educationPhysiologyEngineering ethicsMathematics educationPsychologyMedicineEngineeringPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is challenging for biomedical engineering programs to incorporate an indepth study of the systemic interdependence of cells, tissues, and organs into the rigorous mathematical curriculum that is the cornerstone of engineering education. To be sure, many biomedical engineering programs require their students to enroll in anatomy and physiology courses. Often, however, these courses tend to provide bulk information with only a modicum of live tissue experimentation. In the Electrical, Computer, and Biomedical Engineering Department of the University of Rhode Island, this issue is addressed to some extent by implementing an experiential physiology laboratory that addresses research in electrophysiology and biomechanics. The two-semester project-based course exposes the students to laboratory skills in dissection, instrumentation, and physiological measurements. In a novel approach to laboratory intensive learning, the course meets on six Sundays throughout the semester for an 8-h laboratory period. At the end of the course, students are required to prepare a two-page conference paper and submit the results to the Northeast Bioengineering Conference (NEBC) for consideration. Students then travel to the conference location to present their work. Since the inception of the course in the fall of 2003, we have collectively submitted 22 papers to the NEBC. This article will discuss the nature of the experimentation, the types of experiments performed, the goals of the course, and the metrics used to determine the success of the students and the research.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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