Developing an Interactive Computer Program for Integrated Dental Education
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The knowledge of anatomy is an integral part of dental and medical education that builds the foundations of pathology, physiology, and other related disciplines. Traditional three-dimensional (3D) models used to teach anatomy cannot represent dynamic physiological processes and lack structural detail in the oral regions relevant for dental education. We developed an interactive computer program to teach oral anatomy, pathology, and microbiology in an integrated manner to improve students' learning experiences. METHODS: The computer program, Jawnatomy, was developed as a 3D human head. Cognitive load theory guided the design of the tool, with the goal of reducing the heavy cognitive load of learning anatomy and integrating this knowledge with pathology and microbiology. Keller's attention, relevance, confidence, and satisfaction (ARCS) model of motivational design was used while creating the tool to improve learners' motivation and engagement. Blender was used to create the graphics, and Unity 3D was used to incorporate interactivity in the program. The 3D renderings of oral anatomy and progression of tooth decay were created with the input of content experts. RESULTS: Jawnatomy will be launched in our institution's dentistry and dental hygiene program to support project- and team-based learning. This program will also be introduced to students as a self-directed learning tool to help them practice and strengthen their anatomical knowledge at their own pace. CONCLUSIONS: Surveys and focus groups will be conducted to evaluate and further improve the computer program. We believe that Jawnatomy will become an invaluable teaching tool for dental education.
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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 | 0,001 |
| 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 découle