Teaching Histology to First-Year Veterinary Science Students Using Virtual Microscopy and Traditional Microscopy: A Comparison of Student Responses
Notice bibliographique
Résumé
Virtual microscopy (VM) is a comparatively recent innovation that is revolutionizing both the teaching of microscopic structure in human medicine and the concept of online diagnosis and telemedicine. The interactivity of the various commercially available browsers attempts to simulate the experience of looking down a microscope while offering advantages over traditional microscopy that include clarity of image, reduced infrastructure, and high flexibility, as the images are accessible online. We developed our own VM system, including customized software and a browser that was simple and intuitive to use, with the added advantage of further modifications possible to assist student learning. In this article, we report on a preliminary study wherein VM was introduced to veterinary science students in one course and directly compared to traditional microscopy to determine whether students would readily accept this new technology and which aspects of VM were advantageous. Responses from a survey form showed that students rated VM significantly higher than traditional microscopy as a tool to learn histology because it offers clearer images, the ability to learn collaboratively, more effective use of time, and the flexibility of online learning. Students also indicated a strong preference for the use of VM in future courses. These results suggest that VM is a flexible and enjoyable resource that could be useful to enhance the learning of microscopic structure in veterinary science courses.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».