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Enregistrement W3160899268 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.04530

Effects of Video‐Based Learning on Human Anatomy Education: A Focus on the Peritoneal Cavity and its Contents

2021· article· en· W3160899268 sur OpenAlexaff
Mohammadsadegh Mashayekhi, Farris Kassam, Pedram Laghaei Farimani, Majid Doroudi

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMultimediaHuman anatomyUploadGross anatomyQuality (philosophy)Computer scienceMedical educationMedicinePsychologyAnatomyWorld Wide WebPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction In the past decades, there has been an increasing effort to modify traditional learning tools to adopt them with the new demands of students. Equal access to high quality learning opportunities as well as increasing interest in self‐paced flexible studying have initiated the use of digital medial technology to produce visual learning tools. These efforts have been accelerated in challenging circumstances, such as the presence of the recent COVID‐19 pandemic. However, the availability of high quality educational videos regarding the human gross anatomy that can match the standards of the medical curriculum is limited. Thus, it is crucial to study the effects of such videos on anatomy education. Objectives The goal of this project is to investigate the role of educational videos and their utilization in medical education with special focus on the anatomy of the human body. Method An educational video was created for learners in professional programs, covering relevant information associated with the peritoneal cavity and its contents. To begin, a cadaver was dissected to clearly expose all the anatomical structures. This process was recorded in a stepwise fashion with proper instructions. The video was edited by the Camtasia 2020 software and different features, such as labels, transitions, and quiz questions, were added to enhance students’ learning experience. This video was then uploaded on YouTube and shared with students before their virtual anatomy lab for their viewing. Finally, an online survey was designed and conducted to assess a learner's experience related to this video. Results Students were asked about their purposes of watching the video as well as their opinions regarding the quality of it and the features utilized. The video has 561 views on YouTube from November 2020 to January 2021. Analysis of the data shows that the majority of the participants who completed the online survey found the video and its features enhancing their learning of the anatomy of the peritoneum. More specifically, 92.3% of the participants mentioned their purpose for watching the video to be preparing for their anatomy lab and dissection. 95.7% of the participants reported that the video assisted them in fulfilling their aforementioned purpose. In addition, 92.9% of the participants ranked the overall quality of the video as “Very Good”. Moreover, the average score (1‐5) given by participants to the features added to the video was calculated as 4.57, 4.72, and 4.36 for labelling, transitions, and quiz questions, respectively. Conclusion The feedback received from this survey strongly suggests that using digital media technology in creating educational anatomy videos is beneficial for enhancing the learning experience of students. Video Link: https://www.youtube.com/watch?v=B‐Th9lk3TVk

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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