Quantitative and Qualitative Evaluation of a Drawing Game Designed to Develop Visual Observational Skills in Veterinary Students Learning Cytology
Notice bibliographique
Résumé
Many areas of veterinary medicine demand accurate, unbiased observation, including diagnostic microscopy. Fine arts-based training and drawing exercises have been used to develop medical and veterinary students' visual observational skills and improve learning retention. In this study, we created a drawing game in which students took turns describing a microscopic image for their partner to draw, with the aim of developing visual and descriptive skills in veterinary students learning cytology. The study used a pre-/midpoint-/post-test design, with students completing two rounds of drawing, then swapping roles between "describer" and "drawer" for two more rounds. Tests were evaluated qualitatively using content analysis and scored using an expert rubric. Scores were compared between pre- and post-tests to evaluate the effect of the game on diagnostic accuracy, and between pre- and midpoint-tests of describers versus drawers to evaluate the effect of the role. Qualitative observations were recorded about the classroom environment and drawings. Students also completed a questionnaire about the experience that included Likert scale and free-text questions. There was no significant difference between pre- and post-tests or between roles, but questionnaire responses indicated that students enjoyed the game and found subjective benefit, including a perceived increase in understanding the importance of observational and descriptive skills. Student descriptions highlighted weaknesses in identifying cytoplasmic and nuclear features, which may indicate areas to target in cytology education. Overall, our results indicate that the drawing game provided qualitative benefits and promoted student engagement, and it could be adapted for use in other visual subjects, such as radiology or gross pathology.
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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 | 0,015 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».