The Cognitive Load of Learning Anatomy in a Virtual World
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Cognitive load refers to the amount of working memory that is being used in a task, like memorizing the anatomical landmarks on distinct boney specimens. Critically, cognitive load may be compromised when the load imposed by the environment and the content to be learned together exceeds a student’s capacity. Previous research shows that stereoscopic materials delivered in virtual reality (VR) can be more mentally taxing compared to desktop (i.e., two dimensional) delivery but may be similar to that encountered in real life. There is no data on the cognitive load of autostereoscopic displays. Given the increased reliance upon digital media for teaching in learning in anatomy classrooms, it is prudent to better understand the cognitive load imposed on learners across a variety of modalities employed. Methods Cognitive load will be compared across three different learning modalities: immersive virtual reality (VR, displayed on the Oculus Quest 2 TM ), autostereoscopic (displayed on the Alioscopy TM screen), and an identical printed, physical model. During a four‐minute learning phase, undergraduate students, with no prior formal anatomy education, will learn 10 anatomical landmarks on a displayed bony model (calcaneus, zygomatic bone, or hemipelvis) in each of the three modalities. A Stroop test will be administered as a secondary task throughout the learning phase to evaluate cognitive load. Stroop test reaction time, and accuracy of the participants' responses to the Stroop test will be recorded. After the learning phase, an untimed, recognition‐based test will be administered wherein participants will be asked to recall the ten landmarks learned with the aid of a 3D‐printed bone identical to the one used in the learning phase. Performance will be evaluated based on landmarks correctly identified and the results will be correlated with cognitive load measured in each learning modality. Results We hypothesize that the cognitive load will be highest for VR when compared to the cognitive load on the Alioscopy TM and physical model modalities which would manifest as lower reaction times and/or accuracy on the Stroop test. Further, we hypothesize that cognitive load will inversely correlate with the recognition test performance. Conclusion The results of this study will allow educators and students to make informed decisions when deciding which learning modalities should be used for anatomy education or any other education that requires nominative learning on complex objects. Understanding which modalities minimize cognitive load and improve learning will help improve outcomes and allow for more efficient anatomical education.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».