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Enregistrement W4395086891 · doi:10.2196/preprints.59005

The Second Life Metaverse and Its Usefulness in Medical Education After a Quarter of a Century (Preprint)

2024· preprint· en· W4395086891 sur OpenAlexaboutno aff
Francisco Sendra‐Portero, Rocío Lorenzo-Álvarez, Teodoro Rudolphi‐Solero, Miguel J. Ruiz-Gómez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de Málaga
Mots-clésPreprintQuarter (Canadian coin)ArtPsychologyHistoryComputer scienceWorld Wide WebArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNSTRUCTURED The immersive virtual world platform Second Life (SL) was conceived 25 years ago, when Philip Rosedale founded Linden Lab in 1999 with the intention of developing computing hardware that would allow people to immerse themselves in a virtual world. This initial effort was transformed 4 years later into SL, a universally accessible virtual world centered on the user, with commercial transactions and even its own virtual currency, which fully connects with the concept of the metaverse, recently repopularized after the statements of the chief executive officer of Meta (formerly Facebook) in October 2021. SL is considered the best known virtual environment among higher education professionals. This paper aimed to review medical education in the SL metaverse; its evolution; and its possibilities, limitations, and future perspectives, focusing especially on medical education experiences during undergraduate, residency, and continuing medical education. The concept of the metaverse and virtual worlds was described, making special reference to SL and its conceptual philosophy, historical evolution, and technical aspects and capabilities for higher education. A narrative review of the existing literature was performed, including at the same time a point of view from our teaching team after an uninterrupted practical experience of undergraduate and postgraduate medical education in the last 13 years with >4000 users and >10 publications on the subject. From an educational point of view, SL has the advantages of being available 24/7 and creating in the student the important feeling of “being there” and of copresence. This, together with the reproduction of the 3D world, real-time interaction, and the quality of voice communication, makes the immersive experiences unique, generating engagement and a fluid interrelation of students with each other and with their teachers. Various groups of researchers in medical education have developed experiences during these years, which have shown that courses, seminars, workshops and conferences, problem-based learning experiences, evaluations, teamwork, gamification, medical simulation, and virtual objective structured clinical examinations can be successfully carried out. Acceptance from students and faculty is generally positive, recognizing its usefulness for undergraduate medical education and continuing medical education. In the 25 years since its conception, SL has proven to be a virtual platform that connects with the concept of the metaverse, an interconnected, open, and globally accessible system that all humans can access to socialize or share products for free or using a virtual currency. SL remains active and technologically improved since its creation. It is necessary to continue carrying out educational experiences, outlining the organization, objectives, and content and measuring the actual educational impact to make SL a tool of more universal use.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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