The Impact of the Images in Multiple-choice Questions on Anatomy Examination Scores of Nursing Students
Notice bibliographique
Résumé
Visualizing effects of images on improved anatomical knowledge are evident in medical and allied health students, but this \nphenomenon has rarely been assessed in nursing students. To assess the visualizing effect of images on improving anatomical \nknowledge and to use images as one of the methods of gross anatomical knowledge assessment in nursing students, the \npresent study was repeated over two semesters. The results show that the percent class average (%) was significantly (P<0.006) \nincreased with the inclusion of more anatomical images in a multiple-choice anatomy exam compared to a similar exam with \nfewer images and was significantly (P<0.002) decreased by reducing the number of images by 50% compared to image-rich \nexams. However, examinations with an equal number of images did not alter the class average. The percent score of individual \nquestions from the examinations with images plus text was significantly (P<0.001) higher than the same questions with text only \nin both semesters. The findings of this study indicate that image inclusion in anatomy examinations can improve learning and \nknowledge, may help reduce cognitive load, recall anatomical knowledge, and provide a hint to an exam question.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».