Assessing the Effectiveness of 3D-Printed Testes and Ovary Biomodels in Veterinary Reproduction Education: Student-Centered Approach
Notice bibliographique
Résumé
The use of biomodels is prevalent across multiple educational disciplines, with a particular emphasis on their utilization in teaching the anatomy of organs. These tools have not only enriched education, but have also provided an alternative to the ethical and cultural controversies, increased costs, and health and safety risks associated with the use of live animals and cadavers. However, while there is limited data on testes and ovary biomodels in the literature, no findings on their effectiveness in education have been reported. Understanding the morphology of testicular and ovarian tissues is vital for veterinarians. This study aimed to investigate the effectiveness of three-dimensional (3D) printed testes and ovary biomodels in veterinary reproduction education and students' perspective on them. To assess their educational effectiveness, biomodels created to align with specific learning objectives were evaluated against slaughterhouse materials. This comparison was carried out on a total of 94 students divided into two groups. A questionnaire containing 19 different judgments was administered to determine students' attitudes toward biomodels. Following the assessments, students reported that they perceived biomodels to be a more advantageous resource than the slaughterhouse materials for their practical training ([Formula: see text]: 3.12). In addition, they strongly ([Formula: see text]: 4.14) expressed their wish to use biomodels in other practical fields of veterinary medicine education. As a result, this study demonstrated for the first time that testes and ovary biomodels can be produced to cover learning objectives in veterinary medicine education. In addition, it was observed that veterinary students supported and demanded the use of these biomodels.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».