Notice bibliographique
Résumé
The past years have resulted in an increased use of technology in anatomy and medical education. The use of augmented and virtual reality, collectively often referred to as extended reality (xR) is moving from an experimental idea to a curricular reality. The confluence of a global pandemic and increased accessibility of emerging technologies has resulted in many xR endeavours and education applications. As we explore the use of these technologies, as we integrate them into our classroom, as we develop applications in these technologies, we need to ask the question about how we balance the technological affordances with our values grounded in ethics and inclusivity. Technology can change how we see the world and it can influence our affective response to education. In anatomy education, when using xR, we need to follow universal design principles in order to make the technology accessible to students of all abilities. An emphasis on the learner experience and intuitive interfaces makes the technology fade into the background and puts the academic content into the center of the learning experience. Deliberate choices of how anatomy is placed in the virtual space and whose anatomy we are visualizing grounds these approaches in an ethical framework. We are at the cusp of a new era in technology use, it is an opportunity to make sure that our way forward will reflect our values and build a compassionate, inclusive, and exciting approach to anatomy education.
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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 | 0,056 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,054 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».