Virtual Reality and Anatomy: Increasing Motivation and Learning Gains
Notice bibliographique
Résumé
Anatomy and physiology courses are an integral part of the curriculum of the many Health, Wellness, and Sciences diploma (e.g., acupuncture, biotechnology, massage therapy, occupational therapy assistant and physical therapy assistant) and degree programs (Honours Bachelor of Science – Nursing Honours Bachelor Degree program) offered at Georgian College. In 2020, Georgian College received a Future Skills Centre (FSC) Shock-Proofing the Future of Work: Skills Innovation Challenge grant. As part of this grant, Georgian College is exploring, through two pilot projects, the benefits and challenges associated with integrating virtual reality(VR) technology in anatomy courses in Health, Wellness, and Sciences programs to enhance learning by offering to students in addition to the conventional content, new ways (i.e., VR or non-immersive 2D programs) to engage, experience, and learn course content. More specifically, the goal of the two pilots is to examine the effects of using either VR anatomy or 2D anatomy on experience-based learning outcomes (motivational and enjoyment) and content-based learning outcomes (pre/post-test comparisons). The work-in-progress paper describes the development and implementation of the two pilot projects. For the last eighteen months, students enrolled in specific Health, Wellness, and Sciences diploma and degree programs have had the chance to engage with either human anatomy VR experiences or 2D human anatomy. So far, these pilots have generated important discussions among different interested parties regarding the viability of incorporating VR technology in the curriculum of Health, Wellness, and Sciences diploma and degree programs, as well as how VR anatomy-based experiences can be improved to meet the needs of different diploma and degree programs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».