Mixed methods student evaluation of an online systemic human anatomy course with laboratory
Notice bibliographique
Résumé
A fully online section of an existing face-to-face (F2F) systemic human anatomy course with a prosection laboratory was offered for the first time in 2012-2013. Lectures for F2F students (N = 365) were broadcast in both live and archived format to online students (N = 40) using virtual classroom software. Laboratories were delivered online by a teaching assistant who manipulated 3D computer models in the virtual classroom environment. An exploratory sequential mixed methods approach was undertaken to determine the most important deciding factors that drive students' preferences for a given format and then to generate theory on the strengths and weaknesses of the online format. Students (20 online; 310 F2F) volunteered to participate in a crossover period of one week to expose them to the course section in which they were not originally registered. Open ended interviews (20 online; 20 F2F) and quantitative surveys (270 F2F) were conducted following a crossover. Students valued pace control, schedule, and location flexibility of learning from archived materials and being assessed online. In the online laboratory they had difficulty using the 3D models and preferred the unique and hands-on experiences of cadaveric specimens. The F2F environment was conducive to learning in both lecture and laboratory because students felt more engaged by instructors in person and were less distracted by their surroundings. These results suggest the need to improve the online experience by increasing the quality of student-instructor communication and in turn student-content interaction with the 3D models. Anat Sci Educ 9: 272-285. © 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 | 0,021 | 0,028 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».