Evaluation of Remote Surgical Hands-on Training in Veterinary Education Using a Hololens Mixed Reality Head-Mounted Display
Notice bibliographique
Résumé
Conferencing system-assisted online classes have been conducted worldwide since the COVID-19 pandemic, and the use of three-dimensional glasses may improve pre-clinical veterinary education. However, students' satisfaction with this technique rather than their ability to perform surgery using these items has not been assessed. This study could potentially assess students' satisfaction with technique/instruction rather than their ability to perform surgery using these items.This study aimed to evaluate the effectiveness of remote online hands-on training in veterinary education using 3D glasses. Sixty students enrolled at the Faculty of Veterinary Medicineat Yamaguchi University voluntarily participated and were randomly divided into a 3D glasses and tablet group, each with 30 students. Each student completed one orthopedic and one ophthalmological task. The orthopedic task was performing surgery on a limb model, whereas the ophthalmological task involved incising a cornea on an eye model. The 3D glasses group participated in the ophthalmology task, then the orthopedic task, at a separate venue from the instructor. The tablet group participated in the same tasks using a tablet. In the student questionnaire, orthopedic screw fixation showed significantly higher levels of satisfaction in the 3D glasses group than in the tablet group, indicating a preference for this method. By contrast, for ophthalmic corneal suturing, the tablet group showed a significantly higher level of satisfaction than the 3D glasses group. Our findings showed that 3D glasses have a high educational value in practical training requiring depth and angle information.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 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 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 ».