Development and evaluation of a learning object focused on factors that might interfere on the radiographic image
Notice bibliographique
Résumé
Considerando as dificuldades apresentadas pelos estudantes de odontologia na obtenção de imagens radiográficas de qualidade, o presente estudo teve por objetivos desenvolver e avaliar um objeto de aprendizagem (OA) no qual o usuário possa simular exposições radiográficas, modificando os fatores que interferem na qualidade da imagem radiográfica. Para este estudo exploratório descritivo, 48 radiografias periapicais foram obtidas da região posterior de uma mandíbula humana seca, com diferentes combinações de kVp/mA, sensibilidade do filme, distância focal e tempo de exposição. A cada imagem foi atribuído um texto sobre sua qualidade, aplicabilidade ao diagnóstico e, se necessário, sugestões ou questões sobre ajustes requeridos. Na tela do OA os estudantes podem simular situações combinando os diferentes fatores até que obtenham o melhor resultado. Para a avaliação do OA, 64 alunos de graduação foram divididos em dois grupos. Todos os alunos participaram da aula teórica e realizaram um teste. Na semana seguinte o Grupo 1 executou exercícios práticos e o Grupo 2 utilizou o OA, ambos respondendo a um segundo teste. Na terceira semana os grupos inverteram as atividades e foi aplicado o terceiro teste. Um questionário aberto foi respondido por todos os alunos com intuito de avaliar qualitativamente o OA. Não houve diferença estatisticamente significante quanto aos acertos nos testes entre os grupos. O OA não melhorou o desempenho dos estudantes em testes, porém foi considerado como uma metodologia muito boa, que estimula o aprendizado. A utilização do OA somou-se aos exercícios práticos, melhorando no aprendizado dos fatores que podem interferir na imagem radiográfica.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».