Guiding Low Spatial Ability Individuals through Visual Cueing: The Dual Importance of Where and When to Look
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Notice bibliographique
Résumé
Research suggests that spatial ability may predict success in complex disciplines including anatomy, where mastery requires a firm understanding of the intricate relationships occurring along the course of veins, arteries, and nerves, as they traverse through and around bones, muscles, and organs. Debate exists on the malleability of spatial ability, and some suggest that spatial ability can be enhanced through training. It is hypothesized that spatial ability can be trained in low-performing individuals through visual guidance. To address this, training was completed through a visual guidance protocol. This protocol was based on eye-movement patterns of high-performing individuals, collected via eye-tracking as they completed an Electronic Mental Rotations Test (EMRT). The effects of guidance were evaluated using 33 individuals with low mental rotation ability, in a counterbalanced crossover design. Individuals were placed in one of two treatment groups (late or early guidance) and completed both a guided, and an unguided EMRT. A third group (no guidance/control) completed two unguided EMRTs. All groups demonstrated an increase in EMRT scores on their second test (P < 0.001); however, an interaction was observed between treatment and test iteration (P = 0.024). The effect of guidance on scores was contingent on when the guidance was applied. When guidance was applied early, scores were significantly greater than expected (P = 0.028). These findings suggest that by guiding individuals with low mental rotation ability "where" to look early in training, better search approaches may be adopted, yielding improvements in spatial reasoning scores. It is proposed that visual guidance may be applied in spatial fields, such as STEMM (science, technology, engineering, mathematics and medicine), surgery, and anatomy to improve student's interpretation of visual content. Anat Sci Educ. © 2018 American Association of Anatomists.
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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