Apprendre l’anatomie radiographique en présentiel ou en ligne ? Une étude randomisée contrôlée
Notice bibliographique
Résumé
Résumé L’enseignement de l’anatomie repose sur diverses techniques: les cours, les dissections, les modèles 3D ou encore les supports en ligne. Ces derniers sont généralement considérés comme des moyens d’apprentissage complémentaires. Cette étude vise à comparer les performances des étudiants vétérinaires (N=83) en anatomie radiographique (radioanatomie) après un apprentissage en ligne ou conventionnel, et de voir dans quelle mesure ces méthodes sont interchangeables. Trois stratégies sont comparées : apprentissage en ligne exclusif, apprentissage en ligne avec des os de chevaux, apprentissage sur radiographies conventionnelles avec des os de chevaux. Les performances au test de rotation mentale et au test de connaissance en radioanatomie sont similaires entre les 3 groupes à la base, lors du test préliminaire. Après l’apprentissage (test final), les scores de rotation mentale et de radioanatomie augment significativement de 6.7/40 points (CI : 5.2–8.2; p < .001) et de 5.1/20 points (CI: 4.3–5.9; p< .001). Il n’y a pas de différence entre les groupes pour les scores de rotation mentale et de radioanatomie après l’apprentissage. Le score de rotation mentale est influencé par le genre, et significativement plus élevé chez les hommes que chez les femmes au test préliminaire (M= 23.0, SD = 8.8 vs. M= 16.5, SD= 6.9; p= .001) et au test final (M= 32.1, SD= 5.5 vs. M= 22.7, SD= 8.6; p< .001). Les performances en radioanatomie ne sont pas influencées par le genre. Ces résultats suggèrent que l’enseignement de la radioanatomie peut être réalisé en présentiel avec des radiographies conventionnelles ou en ligne. Cette interchangeabilité entre apprentissage en présentiel et en distanciel est intéressante au regard des impératifs liés aux crises sanitaires, et des besoins d’adaptation rapide en distanciel. This translation was provided by the authors. To view the original article visit: https://doi.org/10.3138/jvme-2021-0153
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».