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Enregistrement W3017082105 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.06790

Assessing the Relationship Between Students’ Approaches to Learning, Visuospatial Abilities, and Performance in an Undergraduate Human Anatomy Course

2020· article· en· W3017082105 sur OpenAlexaff
Sean McWatt

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyTest (biology)KinesiologyCognitive psychologyMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning is difficult to quantify. Several metrics for successful student learning have been explored, the most popular of which is academic performance. However, academic performance does not always accurately represent nuanced outcomes such as meaningful learning and skill development, nor is it a successful predictor of long‐term knowledge retention. One metric that has demonstrated alignment with such qualitative learning outcomes is student approach to learning; a framework that evaluates the depth with which students interact with their learning environment and the course content. However, the student approach to learning framework has yet to be adequately investigated for its reliability as a metric for learning in human anatomy, specifically. One measure that has been shown to predict learning achievement in human anatomy is visuospatial ability. Individuals with high visuospatial abilities are typically faster and more successful at performing three‐dimensional anatomy tasks than those with low visuospatial abilities. It has been suggested that this may be due to differences in strategies used for learning by students with high (versus low) visuospatial abilities. Despite this, the degree of correlation between students’ approaches to learning and visuospatial abilities has yet to be investigated. The present study therefore aimed to examine the relationship between students’ approaches to learning, visuospatial abilities, and performance in anatomy to investigate the validity of the student approach to learning framework as an alternative metric to evaluate anatomy learning. Physical Therapy, Occupational Therapy, and Kinesiology students (n = 35) completed a Mental Rotations Test and Revised 2‐factor Study Process Questionnaire after the end of their first anatomy course. Responses and final course grades were examined using regression analyses to detect their degrees of correlation. We hypothesized that visuospatial ability would correlate positively with both anatomy performance and deep approach to learning scores and have a negative correlation with surface approach to learning scores. However, no significant correlations were found between visuospatial ability and deep or surface approach to learning scores at p ≤ 0.05. Anatomy performance was positively correlated with deep approach to learning scores ( β = 0.427, p = 0.02) and negatively correlated with surface approach to learning scores ( β = ‐0.704, p < 0.01) but had no significant correlation with visuospatial ability at p ≤ 0.05. The data suggest that visuospatial ability does not significantly influence students' approaches to learning; however, additional research on larger populations is required to explore these relationships further.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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