“This Is How You Do It, Right?!” Practical Suggestions for Designing and Implementing Education Research Projects within the Anatomy Classroom
Notice bibliographique
Résumé
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 .
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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 | 0,255 | 0,289 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,020 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,023 |
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 ».