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Enregistrement W4295487995 · doi:10.2196/36079

Preliminary User Evaluation of a New Dental Technology Virtual Simulation System: Development and Validation Study

2022· article· en· W4295487995 sur OpenAlexvenueno aff
MengWei Pang, Xiaohan Zhao, Daiyu Lu, Yihan Dong, Lin Jiang, Jie Li, Ping Ji

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChongqing Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the advancements in the dental health care industry, the demand for dental technicians has increased. Dental technicians should be thoroughly assessed and trained in practical skills and pass professional certification examinations to ensure that they are competent to work closely with dentists. Unfortunately, such training courses and tests are in short supply worldwide. The use of virtual simulation technology can help solve these problems. OBJECTIVE: This study presents a new strategic framework design for a certified dental technician practical examination called as the certified Objective Manipulative Skill Examination of Dental Technicians (OMEDT), which is based on the Objective Structured Clinical Examination (OSCE). We present the development and validation of the OMEDT system, a new virtual simulated training system, to meet the demands of the OMEDT framework. The combination of OMEDT and the OMEDT system can solve the complex problems encountered in the certified dental technician practical examination with excellent efficiency, high quality, and low cost. METHODS: The OMEDT framework design was constructed according to the OSCE guide and the Chinese vocational skill standards for dental technicians. To develop the OMEDT system, we organized a new framework based on the virtual learning network platform, the haptic feedback system, and the real-time dental training and evaluation system. The effectiveness evaluation of the OMEDT system was divided into 2 phases: in the first phase, 36 students were recruited to use the test module to finish the task and their performance data were collected and analyzed; and in the second phase, a questionnaire was administered to 30 students who used the system for their studies and graduation exams. RESULTS: The OMEDT and the corresponding skill training virtual simulation OMEDT system were developed, and preliminary user evaluation was performed to assess their effectiveness and usefulness. The OMEDT system was found to improve students' practical skills by training with the evaluation results. In addition, several key research topics were explored, including the effects of positive feedback of the knowledge of results on the improvement of the students' skill level and the common sense transformation of educators in the virtual simulation technology environment. CONCLUSIONS: The development of OMEDT and the OMEDT system has been completed and their effectiveness has been verified.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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