The Use of a Portable Virtual Reality System as a Supplementary Educational Tool in a First‐Year Human Anatomy Course
Notice bibliographique
Résumé
Significant advancements in consumer‐grade virtual reality (VR) systems are providing educators with new tools to interact with students. Prior to 2016, VR systems were cost‐prohibitive, limited in software selection, and complex to use. The Oculus Rift , first introduced in 2013, revolutionized the VR field by bringing forth the first affordable six‐degrees of freedom (6‐DoF) commercialized VR system. A functional 6‐DoF VR system consists of the wearable headset, two hand controllers that allow users to interact with objects in the VR space naturally, external sensors to track movements, and requires a costly VR‐ready computer system to render the graphics. In the fall of 2017, a strike affecting all colleges in Ontario limited the ability to deliver onsite lectures for five weeks. During the strike, innovative ways of lecture delivery, such as VR lectures, were successfully implemented to meet the course objectives of a first‐year dissection‐based human anatomy course. However, a notable limitation of VR technology at the time was its need to be tethered to a computer, which confined its use to a small, pre‐defined work area. The limited accessibility of the technology led to a higher amount of time and effort required to create VR‐based educational content. Recent advancements in VR technology led to a new, all‐in‐one 6‐DoF VR system. The Oculus Quest , released in May 2019, incorporates an on‐board computer, built‐in camera sensors, and an on‐board battery. The combination of these features resulted in a powerful, affordable, and portable system that can be used anywhere, anytime, with ease. The Oculus Quest was incorporated into the Fall 2019 first‐year human anatomy course. Videos re‐enforcing course lectures and major anatomical concepts, such as abdominal blood supply, the brachial plexus, and blood supply to the upper limb, were created and distributed digitally to students. Additionally, new software features allow the instructor to export the 3D models created in the VR space as a 3D file, which allows students to view the 3D models on their own VR headsets or computer devices, and 3D print the structures created in the VR space. Preliminary data suggests that students had a better understanding of anatomical concepts, relationships, and depth when using the supplementary VR resources in conjunction with traditional resources. Moreover, VR video content attained a higher viewer retention rate and viewer satisfaction when compared to 2D videos.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,009 |
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 ».