MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3177312897 · doi:10.1096/fasebj.2018.32.1_supplement.508.7

The Effectiveness of a Student‐Centered, Experiential Learning Curriculum on Musculoskeletal Anatomy of the Lower Limb Using Yoga Asanas

2018· article· en· W3177312897 sur OpenAlexaff
Marie‐Helene He, Michelle L. Zec, Danielle C. Bentley, Wilma M. Hopman, Stephen C. Pang

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreKingston General HospitalUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningCurriculumFlexibility (engineering)PsychologyPhysical educationSession (web analytics)Medical educationMedicinePedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and purpose Traditional human anatomy pedagogy has been experiencing paradigm shifts over the years as curricula evolve to better engage students with student‐centered, experiential learning. Today, these conceptual strategies are integrated into Dance Technique Education, as a way to increase dancers' knowledge and understanding of how to use their own bodies. The same active learning approach has a future in applications to other physical activities including yoga practice. Using the three representations (Iconic, Symbolic, and Enactive) of curriculum design from Bruner's Theory and Kolb's two‐fold Experiential Learning Theory, the primary purpose of this study was to fashion a new teaching curriculum dedicated to the learning and understanding of the anatomy of the lower limb. The secondary purpose was to document and assess improvements in participants' Range of Motion (ROM), flexibility, strength, and balance in the lower limbs post completion of the experiential learning curriculum. Method Following literature reviews on the successful impact of Active and Experiential Learning, 17 experimental participants were recruited to participate in a two‐hour, lower‐limb musculoskeletal anatomy learning session using yoga asanas and inspired by Bruner's three Representations. In contrast, 17 control participants were recruited to participate in yoga sessions lacking anatomical instruction. All participants were assessed on anatomical knowledge retention, ROM, flexibility, strength, and balance performance over a two‐month time period. Participants attended two follow‐ups sessions where the researcher documented changes in lower limb mobility. Participants' qualitative feedbacks were used to study the overall impact of a learner‐centered and experiential learning experience. Results Based on participant feedback and documented results, the Experiential Learning program was well received, effective in teaching anatomical concepts, and notably increased participants' ROM, flexibility, and strength. Experimental participants outperformed control participants in knowledge retention and overall improvement in lower limb mobility over two months. Discussion and Conclusion Bruner's theory on curriculum design and Kolb's theory on experiential learning proved effective when implemented into a two‐hour anatomy‐yoga learning session. The positive outcomes yielded from the two‐hour learning session and the two follow‐ups sessions over the span of two months holds promise for this curriculum's future application using any movement‐based practice. Future work should focus on the development of anatomical experiential learning curricula to compliment traditional didactic teaching approaches. Support or Funding Information Queen's University This abstract is from the Experimental Biology 2018 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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetDiversity and Impact of DanceTravaux en français237 207