Three-Dimensional Printed Models of the Heart Represent an Opportunity for Inclusive Learning
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3D) printed models of anatomic structures offer an alternative to studying manufactured, “idealized” models or cadaveric specimens. The utility of 3D printed models of the heart for clinical veterinary students learning echocardiographic anatomy is unreported. This study aimed to assess the feasibility and utility of 3D printed models of the canine heart as a supplementary teaching aid in final-year vet students. We hypothesized that using 3D printed cardiac models would improve test scores and feedback when compared with a control group. Students ( n = 31) were randomized to use either a video guide to echocardiographic anatomy alongside 3D printed models (3DMs) or video only (VO). Prior to a self-directed learning session, students answered eight extended matching questions as a baseline knowledge assessment. They then undertook the learning session and provided feedback (Likert scores and free text). Students repeated the test within 1 to 3 days. Changes in test scores and feedback were compared between 3DM and VO groups, and between track and non-track rotation students. The 3DM group had increased test scores in the non-track subgroup. Track students’ test scores in the VO group increased, but not in the 3DM group. Students in the 3DM group had a higher completion rate, and more left free-text feedback. Feedback from 3DM was almost universally positive, and students believed more strongly that these should be used for future veterinary anatomy teaching. In conclusion, these pilot data suggest that 3D printed canine cardiac models are feasible to produce and represent an inclusive learning opportunity, promoting student engagement.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».