Usefulness of a Computer-Aided Learning Module for Teaching Radiology of the Equine Foot to Clinical Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
Lameness in horses resulting from foot pathology is very common. When investigating the cause of a lameness localised to the foot, the first step is most frequently radiographic imaging. Therefore, being able to identify normal anatomy and recognise pathology on radiographs is important for a veterinary medicine student to learn. Computer-aided learning (CAL) is becoming increasingly utilised in the teaching of students on medicine-related courses, especially post-COVID where online learning has been continued in hybridisation with in-person teaching.In this study, a low-cost CAL module was created focusing on anatomy and pathology of the equine foot on radiographic images and testing was carried out to evaluate how beneficial students found this resource for their learning. There were two research questions: 1. Can a useful CAL module be produced at low cost? 2. Will this CAL module function to increase student confidence? The CAL module was produced at no cost; similar CAL modules could be easily re-created using a similar module at a low-to-no cost. Three skills were reviewed: recognition of normal anatomy, identification of pathology, and selection of appropriate radiographic views for investigation of specific pathologies. A statistically significant increase in confidence of students' ability to recognise pathology and to select radiographic views for investigating specific pathologies when comparing pre- and post-resource confidence. Anecdotally there was a positive response to the resource: users found it useful for the intended purpose. Therefore, a useful CAL module was produced at low cost, and did indeed increase students' confidence in some areas investigated.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,015 | 0,004 |
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 ».