Novel Card Games for Learning Radiographic Image Quality and Urologic Imaging in Veterinary Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Second-year veterinary students are often challenged by concepts in veterinary radiology, including the fundamentals of image quality and generation of differential lists. Four card games were developed to provide veterinary students with a supplemental means of learning about radiographic image quality and differential diagnoses in urogenital imaging. Students played these games and completed assessments of their subject knowledge before and after playing. The hypothesis was that playing each game would improve students' understanding of the topic area. For each game, students who played the game performed better on the post-test than students who did not play that game (all p<.01). For three of the four games, students who played each respective game demonstrated significant improvement in scores between the pre-test and the post-test (p<.002). The majority of students expressed that the games were both helpful and enjoyable. Educationally focused games can help students learn classroom and laboratory material. However, game design is important, as the game using the most passive learning process also demonstrated the weakest results. In addition, based on participants' comments, the games were very useful in improving student engagement in the learning process. Thus, use of games in the classroom and laboratory setting seems to benefit the learning process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».