Anatomy beyond the pandemic: A Q‐methodology study exploring student perceptions toward a hybrid curriculum
Notice bibliographique
Résumé
As a result of the COVID-19 pandemic, anatomy education was forced to adopt online modes of delivery. Previous research on student views revealed areas of strong preference (asynchronous lectures) and strong dislike (virtual specimens) in online anatomy courses. The current study seeks to compare the views of a single cohort of students experiencing both online and in-person undergraduate introductory anatomy and physiology courses. This comparison can highlight what students consider beneficial to their education and can inform future hybrid course offerings. Q-methodology was used to assess the opinions of students. Students sorted 41 statements on anatomy education in a quasi-normally distributed grid based on their degree of agreement with the statements. The rankings underwent a by-person factor analysis which categorized students with shared perceptions into groups. Data were collected from 246 students in the primarily online fall semester and 191 students in the primarily in-person winter semester. Analysis revealed three distinct factors (groups) in the cohort. Factor one (n = 113 (fall), n = 93 (winter)), was satisfied overall with the course materials and delivery. Factor two (n = 52 (fall), n = 18 (winter)) had a deep dislike of online learning, and factor three (n = 37 (fall), n = 49 (winter)) had a strong preference for online learning. While many students were comfortable in both online and in-person learning environments, this was not the case for all learners. The strengths and weaknesses of each teaching modality suggest the opportunity to explore hybrid learning as an option for future course offerings and specifically highlight valuable aspects to incorporate from each environment.
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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 | 0,019 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».