The Human Anatomy Laboratory Companion: A Teaching Tool Created by Students, for Students
Notice bibliographique
Résumé
Anatomy is a field that lends itself to a wide range of teaching methodologies depending on student numbers, course level, time constraints, and the level of anatomical detail addressed. The University of Guelph continuously provides high quality human anatomy education to undergraduate students. The program offers dissection‐ and prosection‐based courses at the first, third and fourth year levels of undergraduate study. The combined enrolment in all human anatomy courses is approximately 1000 students per academic year. An ongoing challenge is to continue to provide a very high level of human anatomy education to our students with the available resources. The aim of this project is to develop a ‘companion’ or dissection‐based laboratory manual that: 1) specifically targets curricular goals and course learning objectives, 2) promotes self‐sufficient learning in the laboratory, and 3) increases the efficiency in which material is taught in the laboratory. Fundamental to this laboratory companion is the incorporation of high quality digital images of cadaveric‐based dissections, and has the unique characteristic that it is ‘created by students, for students’. Upper year students who have previously taken the two‐semester dissection‐based course, contribute to the development of the companion, as part of course requirements for a subsequent Teaching, Learning and Knowledge Transfer (TLKT) experience. Thus, these students (TLKT) work closely with faculty and graduate students to prepare detailed, precise and step‐wise dissections that are captured digitally, and incorporated into this resource. Significant progress has been made in developing the framework for the companion, as dissections and digital images have been created. Preliminary data has been collected from students during the Winter 2017 semester of the third year course, with the use of questionnaires (n=305). The results show that this educational tool is desired by students to help them prepare for and review laboratory course content and excel independently. Subsequent to the development of the companion, it will be implemented as a learning resource in the dissection (HK*3401) and prosection (HK*3501) courses at the University of Guelph. The pedagogical impact will be investigated through comparison with historic controls and will be measured using student performance and student perception of the course experience as outcomes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,026 |
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 ».