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Enregistrement W2896253707 · doi:10.1111/medu.13683

The superiority of three‐dimensional physical models to two‐dimensional computer presentations in anatomy learning

2018· article· en· W2896253707 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaptic technologyTest (biology)CadaverStereoscopyLearning effectTransfer of learningComputer scienceMedicineSimulationArtificial intelligenceAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although several studies (Anat Sci Educ, 8 [6], 525, 2015) have shown that computer-based anatomy programs (three-dimensional visualisation technology [3DVT]) are inferior to ordinary physical models (PMs), the mechanism is not clear. In this study, we explored three mechanisms: haptic feedback, transfer-appropriate processing and stereoscopic vision. METHODS: The test of these hypotheses required nine groups of 20 students: two from a previous study (Anat Sci Educ, 6 [4], 211, 2013) and seven new groups. (i) To explore haptic feedback from physical models, participants in one group were allowed to touch the model during learning; in the other group, they could not; (ii) to test 'transfer-appropriate processing' (TAP), learning ( PM or 3DVT) was crossed with testing (cadaver or two-dimensional display of cadaver); (iii) finally, to examine the role of stereo vision, we tested groups who had the non-dominant eye covered during learning and testing, during learning, or not at all, on both PM and 3DVT. The test was a 15-item short-answer test requiring naming structures on a cadaver pelvis. A list of names was provided. RESULTS: The test of haptic feedback showed a large advantage of the PM over 3DVT regardless of whether or not participants had haptic feedback: 67% correct for the PM with haptic feedback, 69% for PM without haptic feedback, versus 41% for 3DVT (p < 0.0001). In the study of TAP, the PM had an average score of 74% versus 43% for 3DVT (p < 0.0001) regardless of two-dimensional versus three-dimensional test outcome. The third study showed that the large advantage of the PM over 3DVT (28%) with binocular vision nearly disappeared (5%) when the non-dominant eye was covered for both learning and testing. CONCLUSIONS: A physical model is superior to a computer projection, primarily as a consequence of stereoscopic vision with the PM. The results have implications for the use of digital technology in spatial learning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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