Effectiveness of Supplementary Materials in Teaching the Veterinary Neurologic Examination
Notice bibliographique
Résumé
Clinical neurology can be difficult for veterinary students to comprehend, and part of understanding the clinical aspect is performing a proper neurologic examination. In this study, first-year veterinary students in a Small Animal Physical Exam and Anatomy rotation were given supplemental learning activities to determine their effect on student procedural knowledge and motivation in performing a neurologic examination. Students were randomly assigned to one of three groups: the first watched a video of a clinician performing the neurologic examination, the second read a handout about the neurologic exam, and the third was the control group, where students were not provided any supplemental activities. At the start and end of the rotation, students participated in a survey assessing their overall procedural knowledge and motivation to learn about the neurologic exam. No notable improvement occurred in overall student knowledge from the beginning to end of the rotation, nor when using supplemental material ( p > .05). However, there was a significant difference in quiz scores between the three condition groups ( p < .01), suggesting the type of learning activity did influence student learning. Additionally, students in the video and reading groups showed a significant increase in motivational scores compared with those in the control group ( p < .05), demonstrating supplemental learning activities do improve student motivation in learning about the neurologic examination. This study provides evidence that while supplemental materials may not immediately help veterinary students learn to perform the neurologic examination, they do have a positive impact on students’ learning motivation.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».