Virtual Microscopy in Histopathology Training: Changing Student Attitudes in 3 Successive Academic Years
Notice bibliographique
Résumé
Several veterinary faculties have integrated virtual microscopy into their curricula in recent years to improve and refine their teaching techniques. The many advantages of this recent technology are described in the literature, including remote access and an equal and constant slide quality for all students. However, no study has analyzed the change of perception toward virtual microscopy at different time points of students' academic educations. In the present study, veterinary students in 3 academic years were asked for their perspectives and attitudes toward virtual microscopy and conventional light microscopy. Third-, fourth-, and fifth-year veterinary students filled out a questionnaire with 12 questions. The answers revealed that virtual microscopy was overall well accepted by students of all academic years. Most students even suggested that virtual microscopy be implemented more extensively as the modality for final histopathology examinations. Nevertheless, training in the use of light microscopy and associated skills was surprisingly well appreciated. Regardless of their academic year, most students considered these skills important and necessary, and they felt that light microscopy should not be completely replaced. The reasons for this view differed depending on academic year, as the perceived main disadvantage of virtual microscopy varied. Third-year students feared that they would not acquire sufficient light microscopy skills. Fifth-year students considered technical difficulties (i.e., insufficient transmission speed) to be the main disadvantage of this newer teaching modality.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».