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Enregistrement W3166783091 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.02258

The Design and Evaluation of Occupational Therapy Introductory Anatomy E‐Modules

2021· article· en· W3166783091 sur OpenAlexaff
K. Lam Tin Cheung, Rebecca Timbeck, Michele Barbeau

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Occupational therapyTerminologyGuidelineMedical educationPsychologyComputer scienceMathematics educationMedicinePathologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Occupational therapy is a graduate level program attracting students from diverse backgrounds, including those from non‐science fields. It is necessary for these students to understand anatomical structure‐function relationships and their impacts on occupational performance to effectively manage patients with complicated physical needs. However, anatomy is not a prerequisite for entry into the program at Western University and previously, many students struggled with basic anatomical concepts due to the diverse educational background. Therefore, this study aims to develop introductory learning modules that will prepare students for the more applied anatomical concepts discussed in the program. Methods Using Mayer's (2010) cognitive theory of multimedia learning as a guideline, four introductory anatomy e‐modules were developed to introduce novice students to basic anatomical terminology and systemic anatomy. A knowledge test was developed and distributed to first year students within the Master of Occupational Therapy program prior to the release of these e‐modules, and again a month after the completion of the modules. Subsequently, scores were compared to assess the effectiveness of the e‐modules at improving participant understanding of anatomy. In addition, an evaluation survey was distributed to examine learner's perceptions of beneficial multimedia design components within the e‐modules. Results Test results indicated significant improvement in student performance following the implementation of the introductory e‐modules (pre‐test: x̅ = 57.8%, post‐test: x̅ = 88.2%, p < 0.05). Furthermore, cluster analysis identified participants within the low performer group benefited the most from the e‐modules (Mean Difference = 43%, p < 0.05). Overall, relevant case studies and practice questions were identified by participants as components essential for enhancing the learning experience. Conclusion This study builds upon Mayer's theory of multimedia learning to develop e‐modules design features and subsequently identifies corresponding components that students perceive as useful for learning. Introductory modules were effective at improving student's understanding of basic anatomical concepts. Despite minimal prior anatomy experience, completion of the modules brings novice students to baseline knowledge level similar to those with more experience. Further research will examine the impact of module completion on student's performance in their anatomy course, with specific attention to those with no prior anatomy experience upon entry into the program.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,259 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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