MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4225392927 · doi:10.1096/fasebj.2022.36.s1.r3987

Online anatomy laboratory: a new way to educate allied health students

2022· article· en· W4225392927 sur OpenAlexaff
Kapilan Panchendrabose, Leilanie Clayton, Alexa Hryniuk

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface anatomyGross anatomyMedical educationHuman anatomyDisadvantageLikert scalePsychologyMedicineAnatomyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Objective In‐person cadaveric anatomy laboratories allow for students to learn the intricacies of the human body but also develop skills related to communication, clinical reasoning, and interprofessional collaboration. However, the Covid‐19 pandemic caused a shift from in‐person course delivery to an online medium. Therefore, the objective of this study was to develop and evaluate the implementation and use of an online anatomy laboratory as a replacement for an in‐person laboratory component. It is hypothesized that presenting cadaveric images of gross specimens and utilizing break out rooms can mimic aspects of in‐person instruction and facilitate teaching anatomy using an online modality. Materials and Methods An anatomy course for allied heath students (Pharmacy and respiratory therapy (RT)) that included an in‐person cadaveric laboratory was modified for online delivery. The laboratory component utilized cadaveric images presented by the instructor and breakout rooms for small group discussion to simulate in‐person anatomy laboratory experiences. Academic performance of the online cohort was compared to previous in‐person cohorts to evaluate students’ learning of human anatomy in an online laboratory. Upon completion of the online course, students (n=35) completed a questionnaire containing Likert scale and open‐ended questions regarding online anatomy learning. Questions related to cadaveric images presented, breakout room use and online instruction were used to evaluate the student experience of an online anatomy laboratory. Results Online anatomical studies had no academic advantage or disadvantage compared to in‐person instruction. From the survey results, students indicated that the online laboratories were enjoyable and helpful for learning anatomy (3.3±0.15 and 3.8±0.16 respectively). Students rated the guided cadaveric image portion very highly (4.37±0.13) and the use of cadaveric pictures as an appropriate learning tool in the online setting (4.07±0.13). Students also responded positively to the helpfulness of breakout room sessions in learning anatomy (3.14±0.17). Open‐ended comments revealed that students appreciated the presentation of cadaveric images and the ability to ask questions in real time to the instructor. Furthermore, students noted the advantage of discussing anatomical concepts and clinical correlations with their peers in a small group breakout room format. Conclusion and Significance Moving from an in‐person to an online anatomy laboratory experience for pharmacy and RT students had no adverse effect on learning human anatomy. Health professional students found the use of cadaveric images and the use of breakout rooms for small group learning an acceptable and appropriate substitute to traditional in‐person cadaveric anatomy laboratories. Based on the results of this study, online delivery of an anatomy laboratory, that was developed to simulate important aspects of in‐person learning, can act as a viable alternative‐learning platform for anatomical laboratory education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetAnatomy and Medical TechnologyTravaux en français237 207