The Anatomy of E‐Learning Tools: Are modern e‐learning tools a suitable replacement for traditional learning methods?
Notice bibliographique
Résumé
Increasing class sizes and a reduction in laboratory hours have increased the popularity of commercial anatomy e‐learning tools. Our previous research (n=70) compared a simple 2dimensional e‐learning tool (A.D.A.M. Interactive Anatomy) to a more complex tool that allows for a more 3‐dimensional perspective (Netter's 3D Interactive Anatomy). Despite the differences in how these e‐learning tools present information, student ability to learn anatomical material, and their mental effort while doing so, known as cognitive load, were identical between elearning tools. However, when students with low spatial ability studied anatomical content with the more complex tool (Netter's 3D Interactive Anatomy), their performance scores were significantly lower than those students with high spatial ability (p=0.007, R 2 =0.103). These results indicate that e‐learning tool software design can differentially influence students based on their spatial ability, but questions remain regarding how these e‐learning tools compare to more traditional learning processes, such as physically manipulating a skeleton. Studies are ongoing to determine how performance scores are impacted when students study a bony joint using a physical skeleton compared to a simple commercial software program (A.D.A.M. Interactive Anatomy). Student performance on anatomical post‐tests will be compared to their mental rotation test (MRT) score (a measure of spatial ability) in an effort to determine the relationship between spatial ability and the effectiveness of models versus software. Using a novel dual‐task methodology, undergraduate anatomy students from Western University, Canada (n=75) are being assessed using a baseline knowledge test, Stroop observation task response times (a measure of cognitive load), MRT scores and an anatomy post‐test (a measure of learning). We hypothesize that the acquisition of anatomical knowledge by students, regardless of their spatial ability, will be superior when learning is associated with a real model, rather than currently available e‐learning tools. Results of this study will determine if currently available e‐learning tools are effective in delivering anatomical education; alternatively, if this is not the case, we will have identified a major weakness in the strategy to move traditional education online. Support or Funding Information Ontario Graduate Scholarship, Government of Ontario, Canada.
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».