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Enregistrement W3016408644 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.03622

Breaking Down Barriers to Learning with Stereoscopic 3D Technology: Comparison of Google Cardboard, Red‐Cyan Anaglyphs & Glasses‐Free 3D

2020· article· en· W3016408644 sur OpenAlexaff
Josh Mitchell, Anthony N. Saraco, Alexander K. Ball, Bruce Wainman

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyanStereoscopyComputer scienceMultimediaComputer graphics (images)Artificial intelligenceVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION We previously developed a free‐to‐download 3D virtual reality (VR) anatomical quiz app (VRBR https://play.google.com/store/apps/details?id=ca.MacAnatomy.VRBR2 ) and provided it to 850 undergraduate anatomy and physiology students in Sept 2018, along with the required Google Cardboard headsets. The app utilized Google Cardboard to allow for an inexpensive VR viewing experience of digitally‐pinned side‐by‐side (SBS) stereo pairs from David L. Bassett’s A Stereoscopic Atlas of Human Anatomy . Survey data was collected to determine how students used this new technology as a self‐test in their learning. Students expressed multiple barriers to using the app, including: the quiz questions were separate from the 3D images (31%), the app was too large (20%), students felt nauseated (19%), or the app was incompatible with their smartphone (8%). These issues led to much lower student usage than expected. Bottom line: it doesn’t matter how effective a new technology may be for learning, if students won’t use it in the first place. The PURPOSE of our study was to evaluate if student usage increases when barriers to use are removed by using alternate 3D viewing formats. We chose to compare red‐cyan anaglyphs to SBS stereo pairs because anaglyphs could address several of the concerns expressed by students. METHODS Digitally labeled anaglyphs were hosted on the learning management system (LMS) used by the university. Student usage of the anaglyphs was tracked over the first semester of the 2019–20 year and compared to the usage of the SBS stereo pairs over the first semester of the 2018–19 year. Student usage was determined from the number of quiz submissions on the university’s LMS at 3 time points during the term. Statistical analysis was performed with Graphpad Prism. RESULTS Between the start of term and the start of the midterm recess (5 wks) the anaglyph study aid increased usage by 82% over the prior year using SBS stereo pairs. Prior to the practice practical exam at midterm, the anaglyph study aid usage was 138% greater than SBS stereo pairs. The average number of quiz submissions per week using the anaglyphs vs SBS stereo pairs increased by 135% (n=3, one‐tailed student t‐test, p<0.02). CONCLUSION Our results demonstrate that red‐cyan anaglyphs are more readily used by students to view 3D images in a self‐study application compared to SBS stereo pairs on Google Cardboard. This suggests that students are more willing to utilize a new technology when the barriers to use are minimized. Although the use of anaglyphs increased the number of quiz submissions, the red‐cyan format distorts colors, introducing a new barrier to use. It is likely that a 3D format that also removes this new barrier would increase the use of the study aid even further. We plan to test this hypothesis by comparing anaglyphs to images presented on a glasses‐free 3D display (Alioscopy http://www.alioscopy.com/en/3Ddisplays.php ). Qualitative data on the ease of use as well as quantitative data on quiz performance will be compared.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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