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Enregistrement W2998067300 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.438.1

“This Is How You Do It, Right?!” Practical Suggestions for Designing and Implementing Education Research Projects within the Anatomy Classroom

2019· article· en· W2998067300 sur OpenAlexaff
Danielle C. Bentley, Tamara M Rosner, Gregory Hum, C. H. McCloy

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensCentre for Social InnovationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)Context (archaeology)ConstructiveScholarship of Teaching and LearningAutonomyComputer scienceScholarshipPsychologyEngineering ethicsMathematics educationMedical educationTeaching methodMedicineEngineeringTeaching and learning centerPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anatomy educators have become leaders in the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) within the biomedical sciences. Our classrooms and laboratories are learning hubs filled with innovative, evidence‐based pedagogies that we commonly systematically evaluate for learning effectiveness. As we continue to push the boundaries of innovative teaching, we must be careful to ensure we are developing, implementing, and disseminating education research projects with strong and resilient designs. Within the broad field of SoTL and education research there are common design flaws that can be avoided with careful preparation and forethought. Specifically, this presentation will focus on six themes of education research each with common concerns: 1) selecting an appropriate methodology and data collection strategy that best aligns with the specific research question(s), 2) establishing appropriate and informative comparison groups, 3) using randomization to control for between‐student factors (and to avoid self‐selection bias), 4) including appropriate considerations of power differential when using one's own students as research participants, 5) obtaining informed consent in a manner that respects student autonomy, and 6) selecting robust statistical analyses that fit the research design. Each theme will be thoroughly expanded upon in the context of the anatomy classroom/laboratory with concrete, practical suggestions for effective and meaningful SoTL projects. Positive examples will be extracted from recently published works to showcase exemplary research designs in the field. Ultimately, the goal of this presentation is to initiate and fuel constructive conversations on education research design elements; a conversation that will benefit junior and senior anatomy educators alike. By encouraging and facilitating strong, resilient, and thoughtful education research projects, anatomy educators can continue to be at the forefront of innovative SoTL practices that enhance learning for our students and positively impact biomedical education at large. Support or Funding Information n/a This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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