Development of a Web-Based 3D Module for Enhanced Neuroanatomy Education.
Notice bibliographique
Résumé
Neuroanatomy is a challenging subject, with novice medical students often experiencing difficulty grasping the intricate 3D spatial relationships. Most of the anatomical teaching in undergraduate medicine utilizes conventional 2D resources. E-learning technologies facilitate the development of learner-centered educational tools that can be tailored to meet each student's educational needs, and may foster improved learning in neuroanatomy, however this has yet to be examined fully in the literature. An interactive 3D e-learning module was developed to complement gross anatomy laboratory instruction. Incorporating such 3D modules may provide additional support for students in areas of anatomy that are spatially challenging, such as neuroanatomy. Specific anatomical structures and their relative spatial positions to other structures can be clearly defined in the 3D virtual environment from viewpoints that may not readily be available using cadaveric or 2D image modalities. Providing an interactive user interface for the 3D module in which the student controls many factors may enable the student to develop an improved understanding of the spatial relationships. This work outlines the process for the development of a 3D interactive module of the cerebral structures included in the anatomy curriculum for undergraduate medical students in their second year of study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».