E‐Learning: effective or defective? The impact of commercial e‐learning tools on learner cognitive load and anatomy instruction (725.7)
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, educational researchers have focused on Cognitive Load Theory (CLT) to guide the design of novel e‐learning tools. However, there is little evidence to suggest that the design of commercially available e‐learning tools has been guided by educational theories, including CLT. As e‐learning tools gain popularity as methods of instruction in anatomy education, more research is merited to gauge the impact of these tools on learner cognitive load. This study aims to examine three commercially available anatomical e‐learning tools to determine their effect on learner cognitive load. Anatomy students at Western University will be invited to participate in this study, and will be randomly assigned to view all three e‐learning tools; each featuring the anatomy of a selected joint. To quantify the cognitive load that each tool places on the learner, a dual task methodology (a paradigm wherein the learner performs two tasks simultaneously) will be utilized. Learning material from an e‐learning tool will be assigned as a primary task and visual observation will be assigned as a secondary task. Learners will be assessed using a baseline anatomy knowledge test, secondary task response times, and an anatomy knowledge post‐test. We hypothesize that longer reaction times on the secondary task indicate a high cognitive load imposed by the primary task, and will result in poor performance on the knowledge post‐test.
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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 | 0,009 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».