Evaluation of a 3D Computer Model of the Equine Paranasal Sinuses as a Tool for Veterinary Anatomy Education
Notice bibliographique
Résumé
Detailed knowledge of anatomical systems is vital for clinical veterinary practice. However, students often find it difficult to transfer skills learned from textbooks to real-life practice. In this study, a three-dimensional computer model representing equine paranasal sinus anatomy (3D-ESM) was created and evaluated for its contribution to student understanding of the 3D dynamic nature of the system. Veterinary students and equine professionals at the University of Bristol were randomly allocated into experimental (3D model) and control (2D lecture) groups. A pre-/post-study design was used to evaluate the efficacy of the 3D model through a pre–/post–multiple-choice question (MCQ) anatomical knowledge exam and a pre-/post-questionnaire gathering information on participant demographics, confidence, and satisfaction. No statistically significant difference was found between 3D and 2D groups’ post-MCQ exam scores ( t39 = 1.289, p = .205). 3D group participant feedback was more positive than 2D group feedback, and 3D group satisfaction scores on Likert questions were significantly higher ( t118 = −5.196, p < .001). Additionally, confidence scores were significantly higher in the 3D group than in the 2D group immediately following the study ( p < .05). Participants’ open-text responses indicated they found the 3D model helpful in learning the complex anatomy of the equine paranasal sinuses. Findings suggest the 3D-ESM is an effective educational tool that aids in confidence, enjoyment, and knowledge acquisition. Though it was not better than traditional methods in terms of anatomy knowledge exam scores, the model is a valuable inclusion into the veterinary anatomy curriculum.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».