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Enregistrement W7119528053 · doi:10.24908/encounters.v26i0.19695

Augmented Reality in Thyroid Pathology Training: Evaluating Gamified Technology for Digital Educational Spaces

2025· article· en· W7119528053 sur OpenAlexvenueno aff
Jung Yee Kim, İbrahim Yücel, Cynthia Grabski, Kathleen Marollo

Notice bibliographique

RevueEncounters in Theory and History of Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAugmented realityVirtual realityPsychomotor learningLikert scaleCurriculumHaptic technologyQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing accessibility of Virtual (VR) and Augmented Reality (AR) technologies offers significant potential for high-fidelity educational simulations. However, current immersive learning tools often lack realistic haptic feedback, which is crucial for developing appreciative understanding in fields like nursing. This project addresses the gap in tactile simulation for nurse practitioner education, specifically focusing on thyroid and lymph node palpation. The proposed solution aims to enhance psychomotor skills, diagnostic reasoning, and self-efficacy by providing accessible, realistic tactile experiences outside traditional lab settings. Future evaluation will involve pilot studies with nurse practitioner students, comparing the mixed reality (MR) platform to conventional manikin-based curricula using Likert scales and qualitative interviews to assess its impact on student confidence and competency in physical examination.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
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