Training transfer validity of virtual reality simulator assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study utilises computer-based simulations to explore the transfer effects of competency training in maritime education, addressing the current lack of research on their transferability to real-world scenarios. The research explores the accuracy of procedural knowledge assessment using virtual reality (VR), positing that head-mounted display (HMD) VR offers stronger concurrent validity through training transfer measures than 3D desktop VR. This is evaluated by regression on a training transfer condition. It also investigates motivation’s influence on training transfer and the regression model of this relationship. Fifteen marine engineering students were divided into two experimental groups using 3D desktop VR and HMD VR systems, with eight experts in the control group. The students had previously received traditional lecture-based instruction and were given practical training using a 2D desktop simulator in the same scenario as in the VR treatment and in the training transfer condition. The ANCOVA design experiment involved two levels of technical immersion before the operation of real-life equipment. Neither technical immersion nor expertise level as independent variables were found to have a significant effect in the relationship of the assessment predicting the training transfer. The direct relationship was significant ( R 2 adj = 0.436) and further analysed with the influence of motivation, resulting in a moderation model with a decent effect size ( R 2 = 0.740). Based on these findings, we can infer that both types of VR simulations used for assessment demonstrate concurrent validity in predicting real-life performance before we discuss and define the characteristics of the observed transfer according to theory.
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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 | 0,023 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».