Evaluation of computer visualizations developed for anatomy education
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The use of computer visualizations in anatomy courses is expanding, but there is little evidence available suggesting that these visuals enhance learning of spatial anatomical information. Purpose To evaluate computer visualizations of the superior mediastinum developed with different display modes and interactive control features. Methods Participants will be students from the University of Western Ontario. General information about the participants, including their gender, program of study, and past experiences with spatial tasks will be collected in a baseline questionnaire. A mental rotation task that has been standardized for university students will be used to determine participants' spatial ability. Next, participants will be randomly allocated to one of three visual groups: stereoscopic 3D, 3D, or 2D. Participants in each visual group will be subdivided into one of two interactive groups: active control or no control. Each participant will complete an identical standardized electronic learning module pertaining to anatomy of the superior mediastinum. The module will have clearly defined learning objectives and will differ only by the visualization and manipulation capabilities of the model. Learning will be assessed by a post‐knowledge test consisting of 50 multiple‐choice questions – half spatially related and half non‐spatially related. The spatial questions are assumed to require manipulation of mental representations, while the non‐spatial questions involve the recognition and identification of anatomical structures. Significance The results will help establish guiding principles that will facilitate the design and implementation of effective and efficient computer visualizations that can be adapted to the individual learner's level of spatial ability. Grant Funding Source : n/a
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».