Plastinated Prosections and Nomenclature Charts Are Valuable Supplementary Learning Resources for Veterinary Anatomy Students in Dissection Classes and for Self-Study
Notice bibliographique
Résumé
Anatomy is a central pillar of veterinary education, and it is an ongoing goal to optimize teaching methods so that students are well prepared for their future practice. In the present study, we investigated whether plastinated prosections could serve as valuable supplementary learning tools during organized dissection courses and for self-studies. To enable independent student use, we also created nomenclature charts describing the anatomical structures on the prosections. Our study involved 89 veterinary students in their third semester of veterinary education, studying organ-based anatomy. The teaching intervention took place during four dissection classes, where all students dissected formalin-fixed dog cadavers, and where half of the students had access to additional in-house plastinated prosections with associated nomenclature charts, while the remaining students did not. After each dissection class, the students were given an immediate knowledge test and were asked about their perceived learning benefits. Subsequently, the plastinated prosections and nomenclature charts were available for all students for self-study for exam preparation, in addition to digital access to the nomenclature charts. Our results showed that the students frequently used the learning supplements and expressed high satisfaction with the plastinated prosections and the nomenclature charts but did not perform significantly better on the knowledge tests. A post-exam survey revealed that the plastinated prosections and nomenclature charts were among the top three most frequently used learning resources for the exam. In conclusion, plastinated prosections and associated nomenclature charts are valuable learning supplements in veterinary anatomy education, both during organized dissection courses and for self-studies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».