Time limits in testing: An analysis of eye movements and visual attention in spatial problem solving
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with an aptitude for interpreting spatial information (high mental rotation ability: HMRA) typically master anatomy with more ease, and more quickly, than those with low mental rotation ability (LMRA). This article explores how visual attention differs with time limits on spatial reasoning tests. Participants were assorted to two groups based on their mental rotation ability scores and their eye movements were collected during these tests. Analysis of salience during testing revealed similarities between MRA groups in untimed conditions but significant differences between the groups in the timed one. Question-by-question analyses demonstrate that HMRA individuals were more consistent across the two timing conditions (κ = 0.25), than the LMRA (κ = 0.013). It is clear that the groups respond to time limits differently and their apprehension of images during spatial problem solving differs significantly. Without time restrictions, salience analysis suggests LMRA individuals attended to similar aspects of the images as HMRA and their test scores rose concomitantly. Under timed conditions however, LMRA diverge from HMRA attention patterns, adopting inflexible approaches to visual search and attaining lower test scores. With this in mind, anatomical educators may wish to revisit some evaluations and teaching approaches in their own practice. Although examinations need to evaluate understanding of anatomical relationships, the addition of time limits may induce an unforeseen interaction of spatial reasoning and anatomical knowledge. Anat Sci Educ 10: 528-537. © 2017 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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».