“Applying anatomy to something I care about”: Authentic inquiry learning and student experiences of an inquiry project
Notice bibliographique
Résumé
Despite advances to move anatomy education away from its didactic history, there is a continued need for students to contextualize their studies to make learning more meaningful. This article investigates authentic learning in the context of an inquiry-based approach to learning human gross anatomy. Utilizing a case-study design with three groups of students (n = 18) and their facilitators (n = 3), methods of classroom observations, interviews, and artifact collection were utilized to investigate students' experiences of learning through an inquiry project. Qualitative data analysis through open and selective coding produced common meaningful themes of group and student experiences. Overall results demonstrate how the project served as a unique learning experience where learners engaged in the opportunity to make sense of anatomy in context of their interests and wider interdisciplinary considerations through collaborative, group-based investigation. Results were further considered in context of theoretical frameworks of inquiry-based and authentic learning. Results from this study demonstrate how students can engage anatomical understandings to inquire and apply disciplinary considerations to their personal lives and the world around them. Anat Sci Educ 10: 538-548. © 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 | 0,019 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».