A Comparison of Student Approach to Learning Between Dissection‐ and Prosection‐based Undergraduate Human Anatomy Courses
Notice bibliographique
Résumé
Human anatomy is among the oldest and most thoroughly studied sciences in modern history. In recent years, the focus of the field has become largely pedagogical, sparking debates on education and the instructional approaches that best facilitate deep‐learning and student understanding. The Undergraduate Human Anatomy Program at the University of Guelph features both dissection‐ and prosection‐based human anatomy courses in the third‐year of the Human Kinetics and Bio‐Medical Science majors. Students enrolled in these courses attend the same lectures, but one cohort participates in a dissection‐based laboratory, whereas the other participates in a prosection‐based laboratory session once per week. The University of Guelph is a learner‐centred institution; thus, a continuous effort to improve the student learning experience while maintaining the efficient and effective delivery of course content is of primary focus for the program. Literature suggests that the most effective method of anatomy instruction is a multifaceted approach that provides students with various resources that they may use to build a deeper understanding of the human body. Accordingly, supplemental teaching modalities are being explored at the University of Guelph to promote deep‐learning and improve the overall educational experience for human anatomy students. The objective of this study was to compare learning approach, performance, and course satisfaction between the two aforementioned cohorts of third‐year human anatomy students so that supplemental teaching modalities may be designed to target potential shortcomings of the program. Participating students completed surveys to collect demographic data (gender, age, program of study, etc.), learning approach (Revised Two‐factor Study Process Questionnaire), and perceived course experience (Course Experience Questionnaire) measures prior to their first laboratory and after the completion of the course. Preliminary results demonstrate an overall shift toward a deeper learning approach taken by students after the completion of the course and a generally positive perceived course experience. These findings suggest that participation in a dissection‐ or prosection‐based undergraduate human anatomy course promotes deep‐learning and is considered by students to be beneficial to their educational experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».