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Enregistrement W4404205844 · doi:10.1002/jdd.13768

Creating simple whiteboard animations to explain complex tooth microanatomy

2024· article· en· W4404205844 sur OpenAlexaffabout
Nazlee Sharmin, Ida Kornerup, A. Chow

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhiteboardAnimationComputer scienceMultimediaReading (process)Computer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The knowledge of tooth microanatomy is essential for dental education.1 However, it is challenging for educators to teach the complex organization of hydroxyapatite crystals, rods, and interrods in human teeth solely from photomicrograph and textbook images. To comprehend the complex microanatomy of the tooth from microscopic images, students must integrate the knowledge of angle of the tooth section, magnification, orientation, and composition of the tissue structure. Whiteboard animation, where the content appears to be hand-drawn on a school whiteboard, is a powerful pedagogical tool that can stimulate visual thinking and explain complex concepts in an engaging manner.2, 3 Though there are known benefits of these animations,4, 5 reports of applying this tool in dental education are scarce. We have used a graphics editor, Procreate (Available at: https://procreate.com/) on an iPad, and an animation maker, VideoScribe (Available at: https://www.videoscribe.co/) on a laptop to create whiteboard animations for the students in the Doctor of Dental Surgery (DDS) program at the University of Alberta. Content experts outlined the learning outcomes of the videos. Next, a storyboard consisting of a sequence of rough drawings and directions was developed, outlining the plan of the animated video. The images not available in the image gallery of VideoScribe were hand-drawn in Procreate using textbook images as references. The narrative script was recorded separately. The images and audio were imported into VideoScribe to compile the final whiteboard animation, which takes around 5 hours for each video (Figure 1). Two whiteboard animations (tooth microanatomy I and II) were created explaining the internal structure of tooth enamel (Figure 2A–D). The animated videos were posted in the learning management system (LMS) as supplementary learning resources for 1st year DDS students. Student interactions with the videos in the LMS were analyzed. An anonymous survey was also conducted to explore students’ experiences with the animations as learning tools. The study design was approved by the University of Alberta Research Ethics Board (ID: Pro00117409). LMS data showed that 91% of the class (n = 29) watched tooth microanatomy-I, and 81% (n = 26) watched tooth microanatomy-II (Figure 2E). Fifty-three percent of the DDS class (n = 17) participated in the survey. Forty-seven percent of the survey participants watched the animations between 2 and 5 times, 6% watched for more than 5 times (Figure 2F). Most survey participants (82%) agreed or strongly agreed that the whiteboard animations helped clarify concepts for them. Seventy-six percent recognized them as an effective learning tool. Most survey participants (88%) agreed that these animated videos made learning easier and more enjoyable. Seventy-six percent found these videos engaging and would like similar videos in other areas of their studies (Figure 3A). The features of the whiteboard animations perceived to be the most beneficial by the students were the videos being simple (94%) and concise (88%) (Figure 3B). The free-form student comments also showed their positive attitude and satisfaction with these animated videos (Figure 3C). The authors declare no conflicts of interest.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,008

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,367 · 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
GenreMéthodes

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'admission2
Résumé présentoui

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