A preliminary comparison of bellringer performance across three visual modalities for the assessment of anatomy knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Anatomy education is an inherently visual field, particularly in bellringer (BR) testing, which requires learners to identify anatomical structures on human-donated specimens. While the traditional use of these physical specimens in BR testing has long remained the standard, three-dimensional (3D) viewing in virtual reality platforms and two-dimensional (2D) images of specimens on paper have become common alternatives due to the ease and feasibility of use. Despite widespread use, there is a paucity of literature comparing the assessment validity of these modalities to physical specimens as the historic standard. Thus, this study sought to assess BR testing performance and question validity (using point biserial evaluation) across all three modalities. In total, 140 undergraduate students, enrolled in an Introductory Anatomy and Physiology course at the time of testing, participated in a BR examination with specimens presented in three visual formats: physical specimens, printed 2D images, and 3D reconstructions in virtual reality. When comparing all three modalities, no notable differences were found between question difficulty, point biserial values, presentation of cybersickness, visuospatial ability, or modality preference. Additionally, modality preference and student opinion did not significantly affect test scores, suggesting that these student attributes were unrelated to BR performance. The examinations had high reliability as measured by KR-20 values, supporting the applicability of our results to undergraduate anatomy BR testing. This study provides preliminary evidence supporting the utility and validity of both 2D images and 3D virtual reality as alternative modalities for BR testing within the undergraduate anatomy education setting.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».