Spatial and Visual Reasoning: Do These Abilities Improve in First-Year Veterinary Medical Students Exposed to an Integrated Curriculum?
Notice bibliographique
Résumé
Spatial visualization ability refers to the human cognitive ability to form, retrieve, and manipulate mental models of spatial nature. Visual reasoning ability has been linked to spatial ability. There is currently limited information about how entry-level spatial and visual reasoning abilities may predict veterinary anatomy performance or may be enhanced with progression through the veterinary anatomy content in an integrated curriculum. The present study made use of two tests that measure spatial ability and one test that measures visual reasoning ability in veterinary students: Guay's Visualization of Views Test, adapted version (GVVT), the Mental Rotations Test (MRT), and Raven's Advanced Progressive Matrices Test, short form (RavenT). The tests were given to the entering class of veterinary students during their orientation week and at week 32 in the veterinary medical curriculum. Mean score on the MRT significantly increased from 15.2 to 20.1, and on the RavenT significantly increased from 7.5 to 8.8. When females only were evaluated, results were similar to the total class outcome; however, all three tests showed significant increases in mean scores. A positive correlation between the pre- and post-test scores was found for all three tests. The present results should be considered preliminary at best for associating anatomic learning in an integrated curriculum with spatial and visual reasoning abilities. Other components of the curriculum, for instance histology or physiology, could also influence the improved spatial visualization and visual reasoning test scores at week 32.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».