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Enregistrement W1970318313 · doi:10.3138/jvme.0114-004r

Effect of Differing PowerPoint Slide Design on Multiple-Choice Test Scores for Assessment of Knowledge and Retention in a Theriogenology Course

2014· article· en· W1970318313 sur OpenAlexvenueno aff
Margaret V. Root Kustritz

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueVisual and Cognitive Learning Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)CourseworkAttendanceTheriogenologyEveningMultiple choicePsychologyMathematics educationMedical educationMedicineSignificant differenceInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Third-year veterinary students in a required theriogenology diagnostics course were allowed to self-select attendance at a lecture in either the evening or the next morning. One group was presented with PowerPoint slides in a traditional format (T group), and the other group was presented with PowerPoint slides in the assertion-evidence format (A-E group), which uses a single sentence and a highly relevant graphic on each slide to ensure attention is drawn to the most important points in the presentation. Students took a multiple-choice pre-test, attended lecture, and then completed a take-home assignment. All students then completed an online multiple-choice post-test and, one month later, a different online multiple-choice test to evaluate retention. Groups did not differ on pre-test, assignment, or post-test scores, and both groups showed significant gains from pre-test to post-test and from pre-test to retention test. However, the T group showed significant decline from post-test to retention test, while the A-E group did not. Short-term differences between slide designs were most likely unaffected due to required coursework immediately after lecture, but retention of material was superior with the assertion-evidence slide design.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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