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Enregistrement W2163703259 · doi:10.1096/fasebj.29.1_supplement.205.1

Impact of Different Small Student Group Learning Approaches to Compressed Medical Anatomy Education

2015· article· en· W2163703259 sur OpenAlexaffabout
Christopher J. Ramnanan, Alexander Whelan, John J. Leddy

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleMedical educationLearning stylesPerceptionPsychologyActive learning (machine learning)Multiple choiceStyle (visual arts)Mathematics educationMedicineSignificant differenceComputer scienceArtificial intelligenceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The University of Ottawa utilizes two approaches to small group laboratory learning in its compressed (46.5 hrs) medical anatomy program. The Facilitated Active Learning (FAL) approach is driven by Faculty who promote student progression through learning objectives. In the Emphasized Independent Learning (EIL) approach, independent pre‐lab preparation is stressed, with limited Faculty involvement, based on 'flipped classroom' principles. This study characterized student perceptions and academic performance related to these approaches. Perceptions were surveyed using both Likert‐style items and open‐ended items. Open‐ended items were analyzed for consensus, emerging themes. Student performance was compared on overall practical examinations, anatomy‐related items, and discriminating anatomy items (testing knowledge application). While the survey analysis revealed perceived strengths attributed to both EIL (collaboration, communication skills) and FAL (appropriate direction and enhanced learning of objectives) methods, the EIL method was noted for lack of direction and inefficient student learning. Active learning in FAL classes was variable and sometimes limited by Faculty teaching style. While FAL students only scored 4% higher than EIL students on practical exams (P<0.05), FAL students scored 6% and 8% higher on anatomy‐related MCQs and discriminating anatomy‐related MCQs, respectively, indicating a significant (P<0.01) impact of teaching style on learning. Despite some perceived benefits, emphasizing independent student learning had a negative impact on student performance (particularly on discriminating items), relative to Faculty‐facilitated learning, in a compressed anatomy program.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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