Using 3D holographic technology (HoloLens) for asthma education in health sciences and medicine.
Notice bibliographique
Résumé
Medical and health sciences education requires constant updating and refining to best prepare students for the expectations of working in the modern healthcare professional environment. Learning about a range of diseases is a core component within these courses, and a fundamental part of many curricula and assessment-focussed outcomes. One common example is asthma, a widespread and prevalent respiratory condition estimated to affect up to 339 million people globally. However, learning about the management of asthma requires students to integrate knowledge of physiology, anatomy, pathology, immunology, pharmacology and more. It also necessitates a need for an understanding of the lungs and its associated structures in 3D space. This can be difficult when studying from a textbook or lecture notes alone. In recent years, there has been a shift towards technology-enhanced learning to deliver content in an engaging manner. Emerging technology, such as the Microsoft HoloLens, is of great interest as it can provide 3D representations of the human body, while also encouraging interactivity with any presented organs or systems. Though never employed for the specific use of teaching asthma, the HoloLens shows potential as a way to effectively explain the mechanisms underlying asthma, and its associated multidisciplinary concepts. The aim of this honours research project will be to assess whether a textbook-style written delivery, or a three-dimensional (3D) augmented reality HoloLens resource, is more effective for learning. This will be a randomised-control trial utilising pre- and post-testing with first year health sciences and medical students. Lessons will be set up with an instructional module explaining the epidemiology, anatomy, physiology, pathophysiology, immunology and pharmacology of the respiratory system and asthma. The control group are to be provided with a printed textbook- style version of the lesson, with 2-dimensional diagrams, while the HoloLens intervention group viewing the models in 3D, with the text read out as an audio transcript. Though data collection will commence shortly, it is hypothesised that learning through augmented reality using the HoloLens device will provide a better overall learning experience and improve test performance for health sciences and medical students.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,020 | 0,003 |
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 ».