Does Familiarization with Virtual Reality Improve Anatomy Learning in a Virtual Reality Environment?
Notice bibliographique
Résumé
Despite a scarcity in substantive evidence, virtual reality (VR) is heralded as the future of anatomy education. Recent research in our lab suggests that VR headsets are substantially inferior to traditional plastic models as educational tools. This effect appears to be mediated by the VR headsets' inability to create convincing stereopsis. Our study aims to investigate if familiarization with the VR environment improves performance. When presented with a new learning environment (e.g., a room in VR), one may encounter a “novelty effect” where the new environment demands focus and distracts from learning. An introduction to the VR environment prior to learning could minimize this effect. Therefore, we hypothesize that familiarization will improve test scores. Undergraduate university students with no prior formal anatomy education (n=50) will be randomized to a familiarization or non‐familiarization group. The former group is allowed to orient themselves with a VR car engine model, ad libitum. Then, both groups will undergo a learning phase with a VR pelvis model for 10 minutes. Participants will be tested using a 15‐item evaluation, consisting of an equal amount of nominal, spatial, and functional questions, immediately and 48 hours after learning. Preliminary data (n=8) suggest that there are currently no statistically significant differences in short‐ or long‐term evaluation scores (p=0.109, p=0.254, respectively) between the familiarization and non‐familizarization groups. If this trend persists through completion of the study, it would suggest that a familiarization phase does not improve test scores. Data collection and analysis are anticipated to be completed in January 2019. Gaining an understanding of which factors influence VR learning allows it to become a more effective, evidence‐based tool for anatomy education. Support or Funding Information Self‐funded. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».