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Enregistrement W3125543848 · doi:10.3389/frobt.2020.611424

Application of DenTeach in Remote Dentistry Teaching and Learning During the COVID-19 Pandemic: A Case Study

2021· article· en· W3125543848 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Robotics and AI · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCogmation Robotics (Canada)University of SaskatchewanManitoba Lung AssociationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicWorkstationWorkloadMultimediaDistance educationMedicinePsychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In December 2019, an outbreak of novel coronavirus pneumonia occurred, and subsequently attracted worldwide attention when it bloomed into the COVID-19 pandemic. To limit the spread and transmission of the novel coronavirus, governments, regulatory bodies, and health authorities across the globe strongly enforced shut down of educational institutions including medical and dental schools. The adverse effects of COVID-19 on dental education have been tremendous, including difficulties in the delivery of practical courses such as restorative dentistry. As a solution to help dental schools adapt to the pandemic, we have developed a compact and portable teaching-learning platform called DenTeach. This platform is intended for remote teaching and learning pertaining to dental schools at these unprecedented times. This device can facilitate fully remote and physical-distancing-aware teaching and learning in dentistry. DenTeach platform consists of an instructor workstation (DT-Performer), a student workstation (DT-Student), advanced wireless networking technology, and cloud-based data storage and retrieval. The platform procedurally synchronizes the instructor and the student with real-time video, audio, feel, and posture (VAFP). To provide quantitative feedback to instructors and students, the DT-Student workstation quantifies key performance indices (KPIs) related to a given task to assess and improve various aspects of the dental skills of the students. DenTeach has been developed for use in teaching, shadowing, and practice modes. In the teaching mode, the device provides each student with tactile feedback by processing the data measured and/or obtained from the instructor's workstation, which helps the student enhance their dental skills while inherently learning from the instructor. In the shadowing mode, the student can download the augmented videos and start watching, feeling, and repeating the tasks before entering the practice mode. In the practice mode, students use the system to perform dental tasks and have their dental performance skills automatically evaluated in terms of KPIs such that both the student and the instructor are able to monitor student's work. Most importantly, as DenTeach is packaged in a small portable suitcase, it can be used anywhere by connecting to the cloud-based data storage network to retrieve procedures and performance metrics. This paper also discusses the feasibility of the DenTeach device in the form of a case study. It is demonstrated that a combination of the KPIs, video views, and graphical reports in both teaching and shadowing modes effectively help the student understand which aspects of their work needs further improvement. Moreover, the results of the practice mode over 10 trials have shown significant improvement in terms of tool handling, smoothness of motion, and steadiness of the operation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,323 · 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