Effectiveness of a Student-Developed Instructional Video in Learning the Anatomy of the Equine Distal Limb
Notice bibliographique
Résumé
The anatomy of the equine distal limb (EDL) is both complex and important to veterinary clinical practice. First-year veterinary students (VM1s) often struggle to adequately understand it. Two third-year veterinary students collaborated with instructors to create an instructional video to facilitate first-year students’ comprehension of EDL anatomy. The video was offered to all VM1s. Learning outcomes were assessed via practical exams. Exam scores on EDL structures were compared between students who did ( video) and students who did not ( no video) watch the video. Students’ laboratory experiences and confidence were evaluated with a post-exam survey. The third-year students documented their experiences while producing the video. Eighty percent of VM1s viewed the video; 91% rated the video as very valuable. The video improved student confidence during the practical exam by 9%, and 89% of surveyed students indicated the video positively impacted their exam grade. One item score was significantly improved in the video group ( p < .001), as was the score of the five questions combined ( p < .001). As expected, overall practical exam scores were not statistically different. Student collaborators indicated that participation reinforced their knowledge while enhancing their professional development. Student collaboration was a beneficial strategy for instructional support development that positively impacted student affect and also generated opportunities for the involved students’ professional growth.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».