Improving Online Interactions: Lessons from an Online Anatomy Course with a Laboratory for Undergraduate Students
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An online section of a face-to-face (F2F) undergraduate (bachelor's level) anatomy course with a prosection laboratory was offered in 2013-2014. Lectures for F2F students (353) were broadcast to online students (138) using Blackboard Collaborate (BBC) virtual classroom. Online laboratories were offered using BBC and three-dimensional (3D) anatomical computer models. This iteration of the course was modified from the previous year to improve online student-teacher and student-student interactions. Students were divided into laboratory groups that rotated through virtual breakout rooms, giving them the opportunity to interact with three instructors. The objectives were to assess student performance outcomes, perceptions of student-teacher and student-student interactions, methods of peer interaction, and helpfulness of the 3D computer models. Final grades were statistically identical between the online and F2F groups. There were strong, positive correlations between incoming grade average and final anatomy grade in both groups, suggesting prior academic performance, and not delivery format, predicts anatomy grades. Quantitative student perception surveys (273 F2F; 101 online) revealed that both groups agreed they were engaged by teachers, could interact socially with teachers and peers, and ask them questions in both the lecture and laboratory sessions, though agreement was significantly greater for the F2F students in most comparisons. The most common methods of peer communication were texting, Facebook, and meeting F2F. The perceived helpfulness of the 3D computer models improved from the previous year. While virtual breakout rooms can be used to adequately replace traditional prosection laboratories and improve interactions, they are not equivalent to F2F laboratories.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle