A Quiz Becomes a Multidirectional Dialogue with Web-Based Instructional Tools for an Anatomical Pathology Rotation
Notice bibliographique
Résumé
Senior veterinary students in the Iowa State University College of Veterinary Medicine (ISU CVM) participate in clinical rotations, among them a two-week necropsy rotation. The students have access to the rotation syllabus on the ISU CVM intranet site. To promote rapid comprehension of necropsy protocol, students completed a pre-exam on the syllabus. This exercise evolved from a paper quiz to an online pre-exam, using course management software to improve use of class time, increase feedback, and shift the focus to acquisition of knowledge. The students were encouraged to work collaboratively on the pre-exam and could make repeated attempts. We predicted that professional students would make multiple attempts at the pre-exam until the desired score was attained. This exercise achieves multiple goals. First, the exam encourages early review of necropsy protocol. Second, use of WebCT allows for instant, automatic, and consistent feedback from the instructor, reducing redundancy while improving the quality of communication between student and instructor and thus using faculty time more efficiently. The instructor can quickly identify and rectify common misunderstandings through this interface. Third, by allowing discussion and repeated attempts, we can ensure that there is less pressure associated with the exam. Statistical analysis of the students' performance supports the prediction that students would repeat the exam until the desired score was achieved. Subjectively, as a result of implementation of an online pre-exam, the instructor has observed students to be more engaged with the material at an earlier point in the rotation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,029 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».