Introduction and Evaluation of Virtual Microscopy in Teaching Veterinary Cytopathology
Notice bibliographique
Résumé
Virtual microscopy (VM) uses a computer to view digitized slides and is comparable to using a microscope to view glass slides. This technology has been assessed in human medical education for teaching histology and histopathology, but, to the authors' knowledge, no one has evaluated its use in teaching cytopathology in veterinary medical education. We hypothesize that students will respond positively to the use of VM for viewing cytopathology preparations and that the technology can be successfully used for student assessment. To test this hypothesis, we surveyed students regarding their level of satisfaction with features of the VM system, their preference for use of VM in the curriculum, and the potential influence virtual slides may have on student study habits; student performance on a traditional cytopathology practical examination and a similar exam using VM was evaluated. Our results show that student perception of the VM system is generally very positive, with some concerns about resolution and the need for continued exposure to traditional microscopy. Within the curriculum, students indicated a preference for the option of using virtual slides for studying and take-home exercises. Overwhelmingly, students wanted either hybrid laboratory sessions or sessions using glass slides with virtual slides available for study and review. Students identified many VM test-taking features as advantageous compared with traditional glass-slide practical exams as traditionally administered. However, students indicated a strong preference for continued use of traditional microscopy for graded practical exams. Students may be more likely to study slides in preparation for practical examinations if virtual slides are available. Results also indicate that VM can be used successfully for assessment purposes, but students should receive training in using virtual slides if the technology will be used for assessment.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».