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Enregistrement W3017296392 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.03368

Undergraduate Student’s Preferred Learning Modality for Flipped Anatomy Laboratory Sessions

2020· article· en· W3017296392 sur OpenAlexaffabout
Paige Eansor, Michele Barbeau

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Flipped classroomModality (human–computer interaction)Reading (process)ModalitiesClass (philosophy)Blended learningMultimediaMathematics educationComputer sciencePsychologyMedicineMedical educationEducational technologyArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The flipped classroom approach (FCA) is a growing instructional method in higher education. In the flipped classroom, students’ first exposure to content is prior to class, commonly in the form of two learning modalities (LMs): a textbook reading, or a video recording. Class time then focuses on the application of knowledge. This approach has been implemented in many lecture‐based courses; however, it has yet to be fully evaluated in the anatomical laboratory (lab). It remains unclear whether students prefer traditional or flipped instruction for anatomy lab sessions and, with a FCA, which LM provides anatomical content exposure that most aligns with student preferences. Thus, the aims of this cross‐over study were: (i) to determine students’ preferred instruction type for anatomy lab sessions, (ii) to determine students’ rank‐order of learning modalities for anatomical content exposure from most to least preferred, and (iii) to establish the reasons for learning modality preferences. Methods Undergraduate students (n=59) were recruited from a systemic human anatomy course at the University of Western Ontario and were placed in one of four study groups. The groups were exposed to three flipped and one traditional lab sessions, with each session focused on a different musculoskeletal region. The flipped lab sessions used one of the following LMs for content exposure before the in‐lab component of the session: a textbook reading, a video recording, or a three‐dimensional (3D) anatomy application (app). The traditional lab sessions did not have content exposure before the in‐lab component but consisted of a lab talk during the in‐lab session using cadaveric specimens. An open‐ended questionnaire determined student’s preferred instruction type and rank‐order preference for the LMs. Open‐ended questions were coded and analyzed for themes to establish the reasons for the student’s rank‐order of the LMs. Results (i) The majority of students (57.6%) preferred a LM associated with flipped instruction compared to that associated with the traditional instruction. (ii) The average ranking of the LMs from most to least preferred were lab talk, 3D anatomy app, video recording, and textbook reading, with the textbook reading most often ranked as the least preferred LM (p < 0.05). (iii) Based on responses to the open‐ended questions, many students preferred LMs that allowed for representational visualization of the anatomical structures. Majority of students also preferred LMs, which allowed them to control their pace of learning. Inadequate visualization of the structures and lack of engagement were the main reasons the textbook reading was predominately ranked as the least preferred LM. Conclusion The FCA relies heavily on student’s gaining a baseline of knowledge before class time; therefore, it is important to determine the LMs that enhance engagement, and most align with student learning preferences to promote completion of content exposure before class. This study revealed that anatomy students prefer LMs that promote visualization of the structures and allow for control of the pace of learning. Thus, when designing LMs to expose undergraduate students to the anatomical content, consideration should be given to the incorporation of the identified preferences to maximize student engagement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,332 · 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'admission2
Résumé présentoui

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