Virtual Unreality – Promise vs. Performance of Technology in Anatomy Education
Notice bibliographique
Résumé
A number of studies have shown that computer generated, interactive, 3D projections (a type of virtual reality or VR) of human anatomy have serious handicaps when compared to ordinary physical models. The mechanism underlying the deficiency is not clear. In the present study we replicated the finding of a large benefit for physical models over equivalent VR; amounting to an effect size of 1.38. We then showed, with a series of experiments, that the advantage is not a consequence of haptic (touch) feedback, or “transfer appropriate processing” (Learning in 3D is more effective when tested in 3D). Instead, it appears that the advantage of the physical model is entirely a result of binocular vision; restricting viewing to one eye extinguishes the advantage. Additional testing with the Microsoft HoloLens, using an exact duplicate of the physical model rendered as a mixed reality (MR) object, showed performance equal to the 3D projection and equal to the physical model when learned and tested with monocular vision and much worse than the physical model. The 10–20 fold cost of using VR and MR learning objects over the physical models does not appear to be justified given the cost and inferior performance in increasing anatomic knowledge. Support or Funding Information Paul R. MacPherson Institute for Leadership, Innovation and Excellence in Teaching and the Faculty of Health Sciences, McMaster University. This abstract is from the Experimental Biology 2018 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».