Spatial Abilities Training in Anatomy Education: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Spatial abilities have been correlated to anatomy knowledge assessment and spatial training has been found to improve spatial abilities in previous systematic reviews. The objective of this systematic review was to evaluate spatial abilities training in anatomy education. A literature search was done from inception to 3 August 2017 in Scopus® and several databases on the EBSCOhost platform. Citations were reviewed and those involving anatomy education, an intervention, and a spatial abilities test were retained and the corresponding full‐text articles were reviewed for inclusion. Before and after training studies, as well as comparative training programs, relating a spatial training intervention to spatial abilities were eligible. Of the 2,405 citations obtained, 52 articles were identified and reviewed, yielding eight eligible articles. Instruction in anatomy and mental rotations training were found to improve spatial abilities. For the seven studies retained for the meta‐analysis that included the effect of interventions on spatial abilities test scores, the pooled treatment effect difference was 0.49 (95% CI [0.17; 0.82]; n = 11) improvement. For the two studies that included the practice effect on spatial abilities test scores in a control group, the pooled treatment effect difference was 0.47 (95% CI [−0.03; 0.97]; n = 2) improvement. In these two studies, the impact of the intervention on spatial abilities test scores was found despite the practice effect. Evidence was found for improvement of spatial abilities in anatomy education using instruction in anatomy and mental rotations training.
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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 | 0,010 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».