Do our hands see what our eyes see? Investigating spatial and haptic abilities
Notice bibliographique
Résumé
Spatial abilities (SAs) are cognitive resources used to mentally manipulate representations of objects to solve problems. Haptic abilities (HAs) represent tactile interactions with real-world objects transforming somatic information into mental representations. Both are proposed to be factors in anatomy education, yet relationships between SAs and HAs remain unknown. The objective of the current study was to explore SA-HA interactions. A haptic ability test (HAT) was developed based on the mental rotations test (MRT) with three-dimensional (3D) objects. The HAT was undertaken in three sensory conditions: (1) sighted, (2) sighted with haptics, and (3) haptics. Participants (n = 22; 13 females, 9 males) completed the MRT and were categorized into high spatial abilities (HSAs) (n = 12, mean± standard deviation: 13.7 ± 3.0) and low spatial abilities (LSAs) (n = 10, 5.6 ± 2.0) based on score distributions about the overall mean. Each SA group's HAT scores were compared across the three sensory conditions. Spearman's correlation coefficients between MRT and HAT scores indicated a statistically significant correlation in sighted condition (r = 0.553, p = 0.015) but were not significant in the sighted with haptics (r = 0.0.078, p = 0.212) and haptics (r = 0.043, p = 0.279) conditions. These data suggest HAs appear unrelated to SAs. With haptic exploration, LSA HAT scores were compensated; comparing HSA with LSA: sighted with haptics [median (lower and upper quartiles): 12 (12,13) vs. 12 (11,13), p = 0.254], and haptics [12 (11,13) vs. 12 (10,12), p = 0.381] conditions. Migrations to online anatomy teaching may unwittingly remove important sensory modalities from the learner. Understanding learner behaviors and performance when haptic inputs are removed from the learning environment represents valuable insight informing future anatomy curriculum and resource development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».