Student Perceptions of Sectional CT/MRI Use in Teaching Veterinary Anatomy and the Correlation with Visual Spatial Ability: A Student Survey and Mental Rotations Test
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic imaging technology is becoming more advanced and widely available to veterinary patients with the growing popularity of veterinary-specific computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI). Veterinary students must, therefore, be familiar with these technologies and understand the importance of sound anatomic knowledge for interpretation of the resultant images. Anatomy teaching relies heavily on visual perception of structures and their function. In addition, visual spatial ability (VSA) positively correlates with anatomy test scores. We sought to assess the impact of including more diagnostic imaging, particularly CT/MRI, in the teaching of veterinary anatomy on the students' perceived level of usefulness and ease of understanding content. Finally, we investigated survey answers' relationship to the students' inherent baseline VSA, measured by a standard Mental Rotations Test. Students viewed diagnostic imaging as a useful inclusion that provided clear links to clinical relevance, thus improving the students' perceived benefits in its use. Use of CT and MRI images was not viewed as more beneficial, more relevant, or more useful than the use of radiographs. Furthermore, students felt that the usefulness of CT/MRI inclusion was mitigated by the lack of prior formal instruction on the basics of CT/MRI image generation and interpretation. To be of significantly greater use, addition of learning resources labeling relevant anatomy in tomographical images would improve utility of this novel teaching resource. The present study failed to find any correlation between student perceptions of diagnostic imaging in anatomy teaching and their VSA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».