Perspectives of online anatomy teachers: A neglected study population struggles with the invisible student
Notice bibliographique
Résumé
Online teachers are an under-researched population, but their perspectives are crucial to the successful implementation of online education. A fully online section of an established face-to-face (F2F) two-semester undergraduate anatomy course with a prosection laboratory commenced in 2012 at The University of Western Ontario, Canada. Professors' lectures for F2F students were broadcast in live and archived format to online students using Blackboard Collaborate (BBC) video conferencing software. Teaching assistants (TAs) delivered online laboratories using BBC and three-dimensional (3D) anatomical computer models. This study explored the common experiences and issues faced by the course teachers from 2012 to 2014. Transcripts from open-ended, individual interviews with professors (n = 4) and TAs (n = 5) were coded and analyzed thematically. The teachers' concern for their inability to see the students during sessions to assess class engagement and their teaching effectiveness, and to develop social relationships, was the main finding. However, video conferencing software and email were sufficient communication methods for the students' questions and the teachers' answers. The TAs noted usability challenges and anatomical inaccuracies in the 3D models compared to cadavers. Due to limitations of BBC's screen sharing function, live manipulation for the 3D computer models was not possible; however, the TAs found pedagogical value in using screen captures of the models for drawing activities with the students. Overall, preparation time for teaching online was longer than for F2F. The study's findings provide science educators with issues to consider when preparing for online teaching and recommendations to optimize the teaching experience.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».