An Anatomy Pre-Course Predicts Student Performance in a Professional Veterinary Anatomy Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Little to no correlation has been identified between previous related undergraduate coursework or outcomes on standardized tests and performance in a veterinary curriculum, including anatomy coursework. Therefore, a relatively simplistic method to predict student performance before entrance would be advantageous to many. The purpose of this study was to evaluate whether there is a correlation between performance in a veterinary anatomy pre-course and subsequent performance within a professional anatomy curriculum. Incoming first-year veterinary students at the Louisiana State University School of Veterinary Medicine were asked to participate in a free weeklong pre-course, before the start of the semester. The pre-course covered the musculoskeletal anatomy of the canine thoracic limb using dissection-based methods. Student performance, as evaluated by test grades in the pre-course, did indeed correlate with test grades in professional veterinary anatomy courses. A significant and positive correlation was identified between pre-course final exam performance and performance on examinations in each of 3 professional anatomy courses. Qualitative analyses of student comments pertaining to their experience within the pre-course indicated differences in the perceived benefits of the pre-course between high-, middle-, and low-performing students. These varied perceptions may provide predictive feedback as well as guidance for supporting lower performing students. Together, these results indicate that performance in a weeklong pre-course covering only a small portion of canine anatomy is a strong predictor of performance within a professional anatomy curriculum. In addition, the pre-course differentially affected student perceptions of their learning experience.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| 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) | 0,008 | 0,002 |
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 ».