Students as Teachers in an Anatomy Dissection Course
Notice bibliographique
Résumé
One way to improve students' learning outcomes and well-being is to change teaching practices to allow students to become more active participants. We used an anatomy dissection course to test a cooperative group work method in which first-year veterinary students took turns leading their peer group and were each responsible for teaching the anatomy of a particular topographic region. The important blood vessels, lymphatic system, and nerves of each region of the body were covered. Students felt that exploration of the entire topographic region helped them to acquire a comprehensive understanding of the respiratory apparatus and the cardiovascular and nervous systems. Assigning individual tasks to each group member resulted in sharing the workload equally. Open-ended comments revealed that support from other group members was important for the students' learning experience, but the results also offered insight into a lack of constructive criticism. While teaching was considered challenging, and even a stress factor that hindered learning for some students, group work was generally held to be supportive of learning. The results suggest that more thorough instruction of students in their group work and in their individual tasks is required. Some students experienced difficulty in expressing their concerns openly and in seeking guidance from teachers, demonstrating the need for further investigation regarding students' self-regulation skills. Comments from the open-ended responses suggest that use of a cooperative learning method in anatomy dissection courses not only deepens student understanding of a subject but also offers first-year students an opportunity to practice the generic skills that will be needed in their future profession.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».