Technical Skills Training for Veterinary Students: A Comparison of Simulators and Video for Teaching Standardized Cardiac Dissection
Notice bibliographique
Résumé
The goal of the study was to evaluate alternative student-centered approaches that could replace autopsy sessions and live demonstration and to explore refinements in assessment procedures for standardized cardiac dissection. Simulators and videos were identified as feasible, economical, student-centered teaching methods for technical skills training in medical contexts, and a direct comparison was undertaken. A low-fidelity anatomically correct simulator approximately the size of a horse's heart with embedded dissection pathways was constructed and used with a series of laminated photographs of standardized cardiac dissection. A video of a standardized cardiac dissection of a normal horse's heart was recorded and presented with audio commentary. Students were allowed to nominate a preference for learning method, and students who indicated no preference were randomly allocated to keep group numbers even. Objective performance data from an objective structure assessment criterion and student perception data on confidence and competency from surveys showed both innovations were similarly effective. Evaluator reflections as well as usage logs to track patterns of student use were both recorded. A strong selection preference was identified for kinesthetic learners choosing the simulator and visual learners choosing the video. Students in the video cohort were better at articulating the reasons for dissection procedures and sequence due to the audio commentary, and student satisfaction was higher with the video. The major conclusion of this study was that both methods are effective tools for technical skills training, but consideration should be given to the preferred learning style of adult learners to maximize educational outcomes.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».