Student Perceptions to Teaching Undergraduate Anatomy in Health Sciences
Notice bibliographique
Résumé
Anatomy and physiology teaching has undergone significant changes to keep up with advances in technology and to cater for a wide array of student specific learning approaches. This paper examines perceptions towards a variety of teaching instruments, techniques, and innovations used in the delivery and teaching of anatomy and physiology for health science students, and asks whether active learning through more progressive methods of teaching is beneficial for students across health science disciplines. In total, 138 health science students consisting of 32 biomedical science students, 52 exercise and sports science students, and 54 health and physical education students completed the retrospective study. Biomedical science students were least receptive to progressive teaching modalities, preferring anatomical dissections to laboratory workbooks ( p <0.05) and body painting ( p <0.05). In comparison, students from health and sport related degrees responded significantly better to anatomical models and laboratory workbooks than anatomical dissections ( p <0.001). While gender differences were subtle, males responded positively to online multiple-choice question resources (p < 0.05) in comparison to females. Following a multimodal delivery of anatomy and physiology, students from all cohorts reported feeling significantly more confident ( p < 0.005) when discussing all material in the course. The results obtained demonstrate differences amongst cohorts, which indicate that student perceptions to learning anatomy and physiology are dependent on individual course expectations. Moreover, these results support “hands on” practical teaching, and the use of a variety of teaching tools to foster learning and enjoyment of anatomy and physiology in health sciences.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».