Effects of four supplemental instruction programs on students' learning of gross anatomy
Notice bibliographique
Résumé
Many researchers have reported that supplemental instruction programs improve medical students' performance in various basic sciences. This study was conducted to evaluate the summative effects of four supplemental instruction programs (i.e., second-year medical student teaching assistant program; directed study program; weekly instructor laboratory reviews; and a web-based anatomy program) on medical students' gross anatomy laboratory practical performance. First-year medical students from the graduating class of 2006 (n = 223) received the four supplemental instruction programs (Experimental Group). The Control Group consisted of first-year medical students from the graduating class of 2005 (n = 254) who did not receive the four supplemental learning methods. Mann-Whitney rank sum tests were used to compare the two groups' median percentages for the back-upper limb (B-UL) and the lower limb (LL) parts of a gross anatomy laboratory practical. The Experimental Group's median percentages for both the B-UL (77.78%) and LL (83.33%) were significantly greater than that of the Control Group (B-UL = 69.00%; LL = 81.00%; P < 0.05). Results from a post-hoc student survey showed that more students both rated and ranked the weekly instructor laboratory reviews as extremely useful and most beneficial, respectively. A greater number of students rated and ranked the web-based anatomy program as not useful and least beneficial, respectively. The results from this study suggest that the four supplemental instruction programs improved students' learning of gross anatomy as measured by laboratory practical performance. In addition, students most valued the additional time in the gross anatomy laboratory with the instructors.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».