Comparing Two Resources Used to Teach Pulmonary Patterns for a Flipped Veterinary Radiology Course
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The flipped classroom has been gaining momentum within medical education circles. Pre-class assignments are an important component of this pedagogical approach. In this study, a section of the introductory course to veterinary medical imaging was taught using a flipped classroom, and the effectiveness of two different pre-classroom assignments was evaluated. The pre-classroom assignments consisted of either short videos or readings. Both had similar content, which included basic information about pulmonary patterns of disease on chest radiographs. Learning outcomes were assessed by in-classroom and final examination questions. Student learning self-assessments and student satisfaction were also evaluated via an online survey. Students in the video group answered more of the in-classroom questions correctly (71% video vs. 63% reading group; p = .01) and had higher scores on the final examination (83% video vs. 75% reading group; p = .02). There was also a higher student satisfaction with the videos versus the reading assignment. However, we found no significant difference in the student self-assessments of learning or participation in class. An additional finding of this study related to the ongoing difficulties students were having with the learning objectives, including differentiating a pathological process from a normal, or normal variant, recognizing the different pulmonary patterns, and developing a differential diagnoses list, despite the pre-classroom assignments and large group learning sessions. This speaks to the difficulty in developing confidence in pulmonary pattern recognition on chest radiographs, a skill that requires considerable training and time investment.
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.
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 | 0,005 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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