An Impact of Images on Multiple‐Choice Questions in Anatomy Examination Score in Nursing Students
Notice bibliographique
Résumé
Anatomy examinations often have a key visual component with the inclusion of many images, and research shows that visualization can have a positive effect on learning (Vorstenbosch et al., 2013) while altering learner's cognitive load, memory and examination anxiety (Mayer RE, 2005). However, most of the studies on the effects of images on anatomy examinations are focused in medical, pre‐nursing, or pre‐health science students but have not yet been assessed in nursing students. To assess the effects of images on anatomy examination scores, quizzes and final examination containing multiple‐choice questions with greater or lesser anatomical images was assessed. Results show that inclusion of more anatomical images in a multiple‐choice anatomy quiz (quizzes #1 and 2, section BN01) significantly (P<0.01) increased their percent class average compared to a similar quiz with fewer images (Quiz #1 and 2, section BN02). In quiz#3, reducing the number of images by 50% in anatomy section BN01 resulted in a significant decrease (P<0.05) in their percent class average compared to an image‐rich quiz in section BN02. However, the final anatomy examination containing an equal number of images in both anatomy sections (BN01 & BN02) did not alter their percent class average. Interestingly, the percent score of individual questions from the examinations with images was significantly higher than the same questions without images. In conclusion, the results from this study indicate that image inclusion in anatomy examinations can have a positive impact on recall of anatomical knowledge and may provide a hint to an answer in anatomy examinations in nursing students. Support or Funding Information None This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 | 0,000 | 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 ».