Assessment of the students’ performance and support needs in a novel digital carving exercise
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In recent years, digital technology has been rapidly expanding in dental practice, which entails an early integration of digital dentistry into the preclinical dental curriculum. This study introduces first-year dental students to a digital carving exercise and investigates its role in enhancing their understanding and performance in traditional wax carving activities. Another objective was to explore the students' challenges and needs for support in the digital carving activity. METHODS: Digital carving exercise was introduced into the first-year dental morphology curriculum in 2020. Students' performance in anterior wax carving was quantitively compared prior to and following the implementation of the exercise. The students' grades in the digital carving exercise were also compared across three academic years: 2020, 2021, and 2022. Qualitatively, an interpretive description approach using focus group with 31 first-year dental students was utilized to explore their perspectives regarding the digital exercise. RESULTS: A statistically significant improvement was found in the students wax carving performance following the incorporation of the digital carving activity (p-value = 0.0001). Students' performance in the digital carving exercise also statistically improved over the years. Students' challenges included the technology's unfamiliarity, and a perceived irrelevance of the exercise. Additional guidance, resources, and timely feedback were reported among the students' support needs during the exercise. CONCLUSION: Digital carving is a promising tool in anatomical education that can improve the students' spatial understanding and manual dexterity. However, educators need to carefully integrate it into the curriculum to address the students' challenges and optimize their learning experience.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».