Exploring the Utility and Student Perceptions of Synthetic Cadavers in an Undergraduate Human Anatomy Course
Notice bibliographique
Résumé
The synthetic cadaver is a high-fidelity model intended to replace or supplement other anatomy learning modalities. Academic attainment and student perceptions were examined in an undergraduate human anatomy course using a combination of plastic models and synthetic cadavers to learn lower body anatomy ("Experimental group"), compared to a Historical group who used only plastic models. Grades on an upper body test, for which both groups used only plastic models, were compared to ensure that no academic differences existed between groups (P = 0.7653). Students in the Experimental group performed better on the lower body test for which they used both plastic models and synthetic cadavers (median = 73.8% (95% CI: 72.0%-75.0%) compared to the Historical group (70.1% (95% CI: 68.3%-70.7%), P < 0.0001); however, less than half of students (49%) attributed this to the synthetic cadavers. Students' perception of laboratory resources (P < 0.0001) and learning experience (P < 0.0001) both improved with the addition of synthetic cadavers compared to using only plastic models, and 60% of students in the Experimental group agreed that the synthetic cadavers would be a key reason that they would choose that institution for undergraduate studies. This investigation showed improved student grades when plastic models and synthetic cadavers were combined, in addition to improved student perceptions of the learning experience. Results of the student questionnaires also suggested that although synthetic cadavers carry a notable up-front cost, they may be a useful recruitment tool for institutions.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».