Correlating Spatial Ability With Anatomy Assessment Performance: A Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Interest in spatial ability has grown over the past few decades following the emergence of correlational evidence associating spatial aptitude with educational performance in the fields of science, technology, engineering, and mathematics. The research field at large and the anatomy education literature on this topic are mixed. In an attempt to generate consensus, a meta‐analysis was performed to objectively summarize the effects of spatial ability on anatomy assessment performance across multiple studies and populations. Relevant studies published within the past 50 years (1969–2019) were retrieved from eight databases. Study eligibility screening was followed by a full‐text review and data extraction. Use of the Mental Rotations Test (MRT) was required for study inclusion. Out of 2,450 screened records, 15 studies were meta‐analyzed. Seventy‐three percent of studies (11 of 15) were from the United States and Canada, and the majority (9 of 15) studied professional students. Across 15 studies and 1,245 participants, spatial ability was weakly associated with anatomy performance (rpooled = 0.240; CI at 95% = 0.09, 0.38; P = 0.002). Performance on spatial and relationship‐based assessments (i.e., practical assessments and drawing tasks) was correlated with spatial ability, while performance on assessments utilizing non‐spatial multiple‐choice items was not correlated with spatial ability. A significant sex difference was also observed, wherein males outperformed females on spatial ability tasks. Given the role of spatial reasoning in learning anatomy, educators are encouraged to consider curriculum delivery modifications and a comprehensive assessment strategy so as not to disadvantage individuals with low spatial ability.
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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 | 0,018 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».