The Efficacy of Digital Media in Teaching Anatomy During the COVID‐19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The traditional method of teaching anatomy has been through live in person lectures and dissection labs as well as textbooks and other course materials. However, during the COVID‐19 pandemic, these resources were no longer available due to health and safety protocols. With the advancement of technology, it was possible to create anatomy walkthrough videos for the students to supplement the traditional methods of teaching anatomy. Goal To investigate the effectiveness of a video based guide to learning gross anatomy of the boney pelvis and the viscera. Methods Two videos were created covering the boney pelvis and the viscera for the first and second year medical students. The videos were presented by an anatomy professor and filmed and edited by Medical Students. The video covers the curriculum outline, labels relevant parts of the anatomy, and provides extra information relating to form and function. The videos included a quiz at the end for students to test their knowledge. The videos were made available online on Youtube to an international audience, along with a feedback survey. Results Feedback was collected on the boney pelvis and the viscera videos. The respondents watched the videos for the purpose of preparing for anatomy labs and dissections, preparing for anatomy lectures and preparing for examinations. The majority of respondents agreed or strongly agreed that the videos presented assisted them in fulfilling their indicated purpose (89.1%), that a combination of video and written materials should be used for effective learning of anatomy (95.7%), and that they would like to see videos for other anatomical regions (95.7%). Conclusion In summary, digital media in the form of video‐based anatomy guides may be useful in instances when in person teaching is not possible and may be a useful tool to be incorporated into the educational curriculum in combination with traditional teaching methods. Future goals include implementing student feedback and reaching a broader audience.
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 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 | 0,008 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».