The anatomy of <scp>E</scp>‐Learning tools: Does software usability influence learning outcomes?
Notice bibliographique
Résumé
Reductions in laboratory hours have increased the popularity of commercial anatomy e-learning tools. It is critical to understand how the functionality of such tools can influence the mental effort required during the learning process, also known as cognitive load. Using dual-task methodology, two anatomical e-learning tools were examined to determine the effect of their design on cognitive load during two joint learning exercises. A.D.A.M. Interactive Anatomy is a simplistic, two-dimensional tool that presents like a textbook, whereas Netter's 3D Interactive Anatomy has a more complex three-dimensional usability that allows structures to be rotated. It was hypothesized that longer reaction times on an observation task would be associated with the more complex anatomical software (Netter's 3D Interactive Anatomy), indicating a higher cognitive load imposed by the anatomy software, which would result in lower post-test scores. Undergraduate anatomy students from Western University, Canada (n = 70) were assessed using a baseline knowledge test, Stroop observation task response times (a measure of cognitive load), mental rotation test scores, and an anatomy post-test. Results showed that reaction times and post-test outcomes were similar for both tools, whereas mental rotation test scores were positively correlated with post-test values when students used Netter's 3D Interactive Anatomy (P = 0.007), but not when they used A.D.A.M. Interactive Anatomy. This suggests that a simple e-learning tool, such as A.D.A.M. Interactive Anatomy, is as effective as more complicated tools, such as Netter's 3D Interactive Anatomy, and does not academically disadvantage those with poor spatial ability. Anat Sci Educ 9: 378-390. © 2015 American Association of Anatomists.
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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 | 0,004 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».