The Use of Virtual Reality in Art Education in Ukraine: A Study of the Impact on the Creative Process and Students' Perception
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The study aims to explore the role and application of virtual reality in art education in Ukraine, to analyse the impact of this technology on the creative process of students pursuing higher education in the field of fabric and clothing design. The aim is also to provide a brief overview of the principles of modern art education in Ukraine and to highlight the role of virtual reality in education, including design, based on empirical research. Methodology: The study involved 37 students studying at the Department of Textile and Clothing Design, who are studying certain disciplines in the Conceptual Design programme. Quantitative and qualitative analysis of the data obtained was used, including statistical analysis in characterising the frequency of use of virtual reality technologies and qualitative thematic analysis of interviews. Results: The study indicates the active use of virtual reality in art education in Ukraine, in particular, it highlights that 86.5% of students consider the impact of virtual reality on their creative process to be positive, and 89.2% believe that it improves their conceptual design skills. The study also revealed the benefits and challenges of using artificial intelligence and virtual reality in art education. The conclusions emphasise that modern Ukrainian art education actively takes into account technological trends, using new digital learning solutions. The results show a positive impact of virtual reality on the creative process and conceptual design skills of students. However, the use of artificial intelligence and virtual reality raises ethical and technical challenges that need to be carefully addressed for maximum benefit and harmony with the artistic process.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».