Improving Online Interactions: Lessons from an Online Anatomy Course with a Laboratory for Undergraduate Students
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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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».