The impact of an immersive virtual reality anatomy lab for informal science education
Notice bibliographique
Résumé
The use of virtual reality (VR) in anatomy education enables interactive exploration of the human body and can overcome challenges in informal education settings, such as access to donated human remains and spatial understanding of 3D structures. This study explored how individual factors-such as spatial ability, visual imagery skills, and susceptibility to cybersickness-affected high school-aged (15-18 years old) learners' experiences and perceived effectiveness of a VR anatomy lab as a learning tool. Results showed that learners with higher visual imagery skills (visualizers) report a statistically greater sense of relevance and satisfaction when learning anatomy using VR. Those parameters are reported to be less statistically significant by those with stronger mental rotation skills (rotators) who perceive VR as less beneficial. Overall, learners find VR engaging and effective for learning, with positive correlations observed between the perceived quality of the VR experience reported by the learners and the learners' motivation to learn, attention, confidence, satisfaction, and potential positive impact on their education (p < 0.05). However, both cognitive load and symptoms of cybersickness, while rare in this study population, were negatively correlated with the sense of relevance and confidence (p < 0.05). Our findings support the use of VR as a complementary tool in informal science education, particularly for those with diverse learning needs. Results also indicate that exposure to the VR anatomy lab positively influences learners' perceptions of career opportunities in STEAM, particularly in technology-enhanced fields such as medical imaging and surgical simulation, inspiring interest in fields they had not previously considered.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».