Evaluation of an online three‐dimensional interactive resource for undergraduate neuroanatomy education
Notice bibliographique
Résumé
Neuroanatomy is one of the most challenging subjects in anatomy, and novice students often experience difficulty grasping the complex three-dimensional (3D) spatial relationships. This study evaluated a 3D neuroanatomy e-learning module, as well as the relationship between spatial abilities and students' knowledge in neuroanatomy. The study's cross-over design divided the participants into two groups, each starting with tests for anatomy knowledge and spatial ability, followed by access to either the 3D online learning module or the gross anatomy laboratory. Participants completed a second knowledge test prior to accessing the other learning modality. Participants in both groups scored significantly higher on Quiz 1 than on the Pretest knowledge assessment (W = 47, P < 0.01; W = 30, P < 0.01). Students who initially accessed the 3D online resources scored significantly better on the Quiz 1 than students who accessed the gross anatomy resources (W = 397.5, P < 0.01). Scores significantly improved on Quiz 2 for participants who accessed the 3D learning module following exposure to the cadaveric resources (W = 94, P < 0.01). After exposure to both learning modalities, there were no significant differences between groups. Significant positive correlations were found between participants' spatial ability score and their performance on the Pretest, Quiz 1, and Quiz 2 assessments (r = 0.22, P = 0.04; r = 0.25, P = 0.02; r = 0.26, P = 0.02). These preliminary results found students appreciated working with the 3D e-learning module, and their learning outcomes significantly improved after accessing the resource. Anat Sci Educ 9: 431-439. © 2016 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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».