The use of Hololens increases the engagement while reducing the cognitive load of senior medical students when overlaying medical imaging of body donors during the dissection
Notice bibliographique
Résumé
Augmented reality (AR) has recently been implemented in medicine as an integrative way to view virtual objects while simultaneously interacting with the physical environment. The technology offers many benefits for education in fields that require interactive and visual learning activities, such as human anatomy. However, AR is a novel and very advanced technology, so justifying its use in the field or classroom necessitates extensive study of its effects on mental processes. Accordingly, the purpose of this study was to evaluate cognitive markers of students’ engagement and cognitive load while they used AR technology to overlay donor‐specific diagnostic imaging (DSDI) onto the corresponding body donors in a fourth‐year medical elective course at McGill University. Each participnt (n = 12) used DSDI on a head‐mounted Microsoft HoloLens and DSDI on an Apple iPad to examine the underlying anatomy of their assigned body donor before beginning their dissection. Participants wore portable five‐lead electroencephalographic (EEG) devices to collect cognitive processing data. Engagement (engagement index; EI) and cognitive load (theta‐alpha ratio; TAR) were compared between HoloLens and iPad use conditions. Mean EI under the HoloLens condition (0.499 ± 0.038) was significantly higher than the mean EI under the iPad condition (0.297 ± 0.037; P = 0.002) while the mean TAR under the HoloLens condition (1.508 ± 0.047) was significantly lower than that collected during the iPad trial (1.813 ± 0.071; P = 0.012). Together, these results indicate that use of the HoloLens to superimpose radiographic images onto a human cadaver during dissection is significantly more engaging than examining the same images on a 2D iPad screen, and also imposes a lesser cognitive load for the same task.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».