The Effectiveness of an Interactive 3-Dimensional Computer Graphics Model for Medical Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical students often have difficulty achieving a conceptual understanding of 3-dimensional (3D) anatomy, such as bone alignment, muscles, and complex movements, from 2-dimensional (2D) images. To this end, animated and interactive 3-dimensional computer graphics (3DCG) can provide better visual information to users. In medical fields, research on the advantages of 3DCG in medical education is relatively new. OBJECTIVE: To determine the educational effectiveness of interactive 3DCG. METHODS: We divided 100 participants (27 men, mean (SD) age 17.9 (0.6) years, and 73 women, mean (SD) age 18.1 (1.1) years) from the Health Sciences University of Mongolia (HSUM) into 3DCG (n = 50) and textbook-only (control) (n = 50) groups. The control group used a textbook and 2D images, while the 3DCG group was trained to use the interactive 3DCG shoulder model in addition to a textbook. We conducted a questionnaire survey via an encrypted satellite network between HSUM and Tokushima University. The questionnaire was scored on a 5-point Likert scale from strongly disagree (score 1) to strongly agree (score 5). RESULTS: Interactive 3DCG was effective in undergraduate medical education. Specifically, there was a significant difference in mean (SD) scores between the 3DCG and control groups in their response to questionnaire items regarding content (4.26 (0.69) vs 3.85 (0.68), P = .001) and teaching methods (4.33 (0.65) vs 3.74 (0.79), P < .001), but no significant difference in the Web category. Participants also provided meaningful comments on the advantages of interactive 3DCG. CONCLUSIONS: Interactive 3DCG materials have positive effects on medical education when properly integrated into conventional education. In particular, our results suggest that interactive 3DCG is more efficient than textbooks alone in medical education and can motivate students to understand complex anatomical structures.
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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 | 0,014 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle