A Crossover Randomized Controlled Trial to Evaluate the Use of Animations and Interactivity in Anatomy and Physiology Education
Notice bibliographique
Résumé
An increasing number of studies suggest that there is no difference between live didactic lectures and video podcasts of the lecture content in student learning. However, several studies have recently shown that instructional videos that include interactivity and animations increase retention and transfer of content in biology and engineering. The purpose of our study was to evaluate the effectiveness of interactive videos that included animations on anatomy and physiology education. A crossover randomized controlled trial was designed and completed in the 2016–17 academic year using undergraduate students (n≈150), comparing live lectures to interactive animation‐based videos in an introductory anatomy and physiology course. The study included undergraduate students in several undergraduate programs, including Health Sciences, Nursing, Midwifery, and Engineering. Multiple‐choice question (MCQ) pre‐intervention tests were designed to evaluate prior knowledge among participants who were randomized to either the lecture or video intervention. MCQ post‐intervention test performance in each group was compared to the pre‐intervention baseline, immediately post‐intervention and after one week. Live lectures were assigned to the same instructor as the narrator of the videos, in addition to featuring the same educational graphics. The videos were created according to guidelines described in the literature for the integration of interactive animations while minimizing cognitive load. Both groups were evaluated on the outcome measures of retention learning and transfer learning, as assessed by MCQs. Statistical significance of inter‐group differences were determined by ANOVA. Students were also asked to complete a questionnaire designed to collect qualitative data to assess engagement in multimedia education as well as demographic characteristics. This enabled an analysis of other variables including interest in the subject, course performance, and program of study. This study provides evidence regarding the use of interactive videos in anatomy and physiology education. Support or Funding Information This study was funded by the Paul R. MacPherson Institute for Leadership, Innovation & Excellence in Teaching and Learning.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».