Yoga asanas as an effective form of experiential learning when teaching musculoskeletal anatomy of the lower limb
Notice bibliographique
Résumé
Physical movement as a conduit for experiential learning within the academic context of anatomy is a strategy currently used in university dance education. This same approach can be applied to other movement-based practices, for example, yoga. The primary purpose of this study was to pilot a novel teaching curriculum to yoga practitioners, based on Bruner's Theory of Instruction, which incorporated the four adaptive modes of Kolb's Theory of Experiential Learning. The secondary purpose was to assess the applicability of anatomical knowledge within the participants' yoga practice. Following the development of a curriculum appropriate for a spectrum of academic backgrounds, participants were recruited to attend a 2-hour learning session within the Department of Anatomy at Queen's University in Kingston, Ontario, Canada. The learning session guided participants through the bones and muscles of the lower limb pertaining to five specific yoga poses. Based on participant feedback, the sessions were positively received and consistent. In addition, learning session participants were able to apply the anatomical information they were taught to their yoga practice 1-month later. Bruner and Kolb's independent theories on curriculum design and effective learning practice were successfully incorporated to create a 2-hour learning session. The potential use of experiential learning to compliment and/or enhance traditional didactic teaching in the academic context of anatomy should be further explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».