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Enregistrement W3176321344 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.605.3

Does Two‐stage Collaborative Testing Improve Recall and Retention of Anatomical Concepts?

2019· article· en· W3176321344 sur OpenAlexafffundabout
Danielle C. Bentley, James Faul, Leonor Separi, Tamara M Rosner

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensCentre for Social InnovationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésRecallTest (biology)Class (philosophy)Multiple choiceSession (web analytics)Mathematics educationMedical educationPsychologyMedicineComputer scienceSignificant differenceArtificial intelligenceInternal medicineCognitive psychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Anatomy is a foundational component of biomedical sciences. To directly address concerns regarding retention of anatomical knowledge, course assessments can be redesigned as learning opportunities. Specifically, collaborative two‐stage testing is an alternative to traditional ‘independent’ testing, previously shown to improve final exam performance and retention of course material. However, past evaluations of student retention have generally compared separate cohorts of students who write either an individual test or a two‐stage test; such a design fails to control for between‐student variables. Aim Building on previous work in the field, the primary aim of this research is to determine the impact of two‐stage collaborative testing on student recall (short‐term) and retention (long‐term) of anatomy knowledge while controlling for between‐student variables by employing a randomized crossover research design. Secondary aims of this research are to compare performance metrics between high and low performing students and evaluate students' perceptions regarding the collaborative testing structure. Methods At the initiation of ANAT110 (Anatomy for Medical Radiation Sciences) students (n=94) were randomized into 30 “anatomy groups” (AGs) of 3–4 students. Throughout the course AGs worked together on in‐class and in‐laboratory learning activities, including course assessments. Students were assessed using three segmented term tests (TT; 20% each) and one cumulative final exam (40%). Each TT began with all students individually completing a multiple choice exam (the IND condition). Following this, some students would convene in their AGs to collaboratively complete the same multiple choice exam in a condensed amount of time (the COL condition). To control for learning effects of the collaborative process, all 30 AGs completed TT1 as IND + COL. Experimental testing conditions were TT2 and TT3 (with crossover), where half the class completed an IND examination only and the other half completed an IND + COL examination. Data collection is currently in progress. Using results from an in‐class formative quiz (written 5 days following the TTs), robust 2×2 mixed‐factor statistical analyses will reveal the direct impact of testing condition (IND vs. COL) on anatomy recall. Using individualized final examination performance, segmented and coded for previous testing condition (IND vs. COL), similar statistical analyses will reveal the direct impact of testing condition on anatomy retention. Results Based on previous cohort studies, it is hypothesized that two‐stage collaborative testing will improve recall and retention of anatomical concepts. It is also hypothesized that the relative impact on performance will be consistent between low and high performers. Importance Holistically evaluating the educational impact and student perceptions of two‐stage collaborative testing is imperative for determining the future utility of this strategy in the context of human anatomy education. Support or Funding Information A portion of this work is funded by the Learning & Education Advancement Fund (seed grant) through the University of Toronto This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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