Developing a Dissection‐based Human Anatomy Laboratory Manual to Target Course and Laboratory Learning Objectives at the University of Guelph
Notice bibliographique
Résumé
Dissection‐based human anatomy is an inherently time‐consuming process. Accordingly, students must use their time in the laboratory as efficiently as possible. There are many commercial resources that are currently available to students for pre‐laboratory preparation at home; however, preliminary data gathered from student questionnaires (n = 217) indicate that a significant proportion of third‐year undergraduate students enrolled in human anatomy at the University of Guelph choose not to use these resources to prepare for their laboratory sessions (p<0.01). Anecdotal student feedback revealed that their avoidance of the resources was because the students typically perceived the commercial resources to be overly text‐based and lacking alignment with the course curriculum. Therefore, we created a preparatory dissection‐based laboratory manual as a part of an ongoing project in which we are developing, evaluating, and refining educational tools to enhance our human anatomy program. To maximize the potential impact of all such laboratory resources, we aim to develop the dissection‐based laboratory manual to: 1) specifically target the University of Guelph's human anatomy course and laboratory learning objectives, 2) bridge lecture and laboratory content, and 3) enable students to address basic practical and clinical applications of anatomy. To achieve these objectives, the manual incorporates various educational components, including dissection‐based cadaveric images, digital illustrations and schematics, dissection instructions, and active‐learning exercises. These components will be integrated to help students visualize and understand concepts such as: 1) the origins and pathways of nerves and arteries that are initially discovered and examined in distal sites, 2) compartmentalization of the limbs, and 3) relative levels of depth between structures and their organization within the human body. In addition, the manual targets course concepts that are not easily visualized or understood with a regional anatomy approach, given the time constraints and the schedules of our dissection‐based courses. By making this resource available to students outside of the laboratory, our goal is to promote student preparedness for each session and enhance the quality of learning within the human anatomy laboratory itself. Student feedback sessions will be used to inform further development of the laboratory companion and improve future editions of the resource. 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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,008 |
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 ».