• mi

Mobilno izobraževalno orodje za zobno graviranje, ki temelji na razširjeni resničnosti: rezultati prospektivne kohortne študije |Medicinsko izobraževanje BMC

Tehnologija obogatene resničnosti (AR) se je izkazala za učinkovito pri prikazovanju informacij in upodabljanju 3D-predmetov.Čeprav učenci običajno uporabljajo aplikacije AR prek mobilnih naprav, se plastični modeli ali 2D slike še vedno pogosto uporabljajo pri vajah za rezanje zob.Zaradi tridimenzionalne narave zob se študentje zobozdravstva srečujejo z izzivi zaradi pomanjkanja razpoložljivih orodij, ki zagotavljajo dosledno vodenje.V tej študiji smo razvili orodje za usposabljanje zobozdravstvenega izrezovanja (AR-TCPT), ki temelji na AR, in ga primerjali s plastičnim modelom, da bi ocenili njegov potencial kot orodje za prakso in izkušnje z njegovo uporabo.
Za simulacijo rezanja zob smo zaporedno ustvarili 3D objekt, ki je vključeval maksilarni očes in prvi maksilarni premolar (korak 16), prvi premolar mandibule (korak 13) in prvi molar mandibule (korak 14).Vsakemu zobu so bili dodeljeni slikovni označevalci, ustvarjeni s programsko opremo Photoshop.Razvil mobilno aplikacijo, ki temelji na AR, z uporabo motorja Unity.Za klesanje zob je bilo 52 udeležencev naključno razporejenih v kontrolno skupino (n = 26; z uporabo plastičnih zobnih modelov) ali eksperimentalno skupino (n = 26; z uporabo AR-TCPT).Za oceno uporabniške izkušnje je bil uporabljen vprašalnik z 22 točkami.Primerjalna analiza podatkov je bila izvedena z uporabo neparametričnega Mann-Whitneyjevega U testa preko programa SPSS.
AR-TCPT uporablja kamero mobilne naprave za zaznavanje slikovnih označevalcev in prikaz 3D objektov drobcev zoba.Uporabniki lahko manipulirajo z napravo, da pregledajo vsak korak ali preučijo obliko zoba.Rezultati raziskave o uporabniški izkušnji so pokazali, da je eksperimentalna skupina AR-TCPT v primerjavi s kontrolno skupino, ki je uporabljala plastične modele, dosegla občutno višje rezultate pri izrezovanju zob.
V primerjavi s tradicionalnimi plastičnimi modeli AR-TCPT zagotavlja boljšo uporabniško izkušnjo pri rezanju zob.Orodje je enostavno dostopno, saj je zasnovano za uporabo s strani uporabnikov mobilnih naprav.Potrebne so nadaljnje raziskave za določitev izobraževalnega vpliva AR-TCTP na kvantifikacijo vgraviranih zob in uporabnikove individualne sposobnosti oblikovanja.
Dentalna morfologija in praktične vaje so pomemben del učnega načrta stomatologije.Ta tečaj zagotavlja teoretično in praktično vodenje o morfologiji, funkciji in neposrednem oblikovanju zobnih struktur [1, 2].Tradicionalna metoda poučevanja je teoretični študij in nato izrezovanje zob na podlagi naučenih principov.Učenci uporabljajo dvodimenzionalne (2D) slike zob in plastične modele za oblikovanje zob na voščenih ali mavčnih blokih [3,4,5].Razumevanje zobne morfologije je ključnega pomena za obnovitveno zdravljenje in izdelavo zobnih restavracij v klinični praksi.Pravilno razmerje med antagonističnimi in proksimalnimi zobmi, kot kaže njihova oblika, je bistvenega pomena za ohranjanje okluzalne in položajne stabilnosti [6, 7].Čeprav lahko tečaji zobozdravstva študentom pomagajo pridobiti temeljito razumevanje zobne morfologije, se še vedno soočajo z izzivi v procesu rezanja, povezanem s tradicionalnimi praksami.
Novinci v praksi dentalne morfologije se soočajo z izzivom interpretacije in reprodukcije 2D slik v treh dimenzijah (3D) [8,9,10].Oblike zob so običajno predstavljene z dvodimenzionalnimi risbami ali fotografijami, kar povzroča težave pri vizualizaciji zobne morfologije.Poleg tega potreba po hitrem izrezovanju zob v omejenem prostoru in času, skupaj z uporabo 2D slik, študentom otežuje konceptualizacijo in vizualizacijo 3D oblik [11].Čeprav so plastični zobni modeli (ki so lahko predstavljeni kot delno dokončani ali v končni obliki) v pomoč pri poučevanju, je njihova uporaba omejena, ker so komercialni plastični modeli pogosto vnaprej določeni in omejujejo možnosti prakse za učitelje in učence[4].Poleg tega so ti modeli vadbe v lasti izobraževalne ustanove in ne morejo biti v lasti posameznih učencev, kar ima za posledico povečano obremenitev pri vadbi med dodeljenim časom pouka.Trenerji med vadbo pogosto poučujejo veliko število učencev in se pogosto zanašajo na tradicionalne metode vadbe, kar lahko povzroči dolgo čakanje na povratne informacije trenerja na vmesnih stopnjah klesanja [12].Zato obstaja potreba po vodniku za rezbarjenje, ki bo olajšal prakso rezljanja zob in ublažil omejitve, ki jih postavljajo plastični modeli.
Tehnologija obogatene resničnosti (AR) se je izkazala kot obetavno orodje za izboljšanje učne izkušnje.S prekrivanjem digitalnih informacij v okolju resničnega življenja lahko tehnologija AR študentom zagotovi bolj interaktivno in poglobljeno izkušnjo [13].Garzón [14] se je opiral na 25 let izkušenj s prvimi tremi generacijami AR klasifikacije izobraževanja in trdil, da je uporaba stroškovno učinkovitih mobilnih naprav in aplikacij (prek mobilnih naprav in aplikacij) v drugi generaciji AR bistveno izboljšala izobrazbene dosežke. značilnosti..Ko so izdelane in nameščene, mobilne aplikacije omogočajo kameri, da prepozna in prikaže dodatne informacije o prepoznanih objektih, s čimer izboljša uporabniško izkušnjo [15, 16].Tehnologija AR deluje tako, da hitro prepozna kodo ali slikovno oznako iz kamere mobilne naprave in prikaže prekrite 3D informacije, ko jih zazna [17].Z manipulacijo mobilnih naprav ali slikovnih označevalcev lahko uporabniki preprosto in intuitivno opazujejo in razumejo 3D strukture [18].V pregledu, ki sta ga opravila Akçayır in Akçayır [19], je bilo ugotovljeno, da AR povečuje "zabavo" in uspešno "zvišuje ravni udeležbe pri učenju."Vendar pa je zaradi zapletenosti podatkov tehnologija lahko »za študente težka za uporabo« in povzroči »kognitivno preobremenitev«, kar zahteva dodatna priporočila za poučevanje [19, 20, 21].Zato si je treba prizadevati za povečanje izobraževalne vrednosti AR s povečanjem uporabnosti in zmanjšanjem preobremenjenosti s kompleksnostjo nalog.Te dejavnike je treba upoštevati pri uporabi tehnologije AR za ustvarjanje izobraževalnih orodij za prakso izrezovanja zob.
Za učinkovito usmerjanje študentov pri rezbarjenju zob z uporabo okolij AR je treba slediti neprekinjenemu procesu.Ta pristop lahko pomaga zmanjšati variabilnost in spodbuja pridobivanje spretnosti [22].Rezbarji začetniki lahko izboljšajo kakovost svojega dela tako, da sledijo digitalnemu procesu izrezovanja zob po korakih [23].Pravzaprav se je pristop postopnega usposabljanja izkazal za učinkovitega pri obvladovanju kiparskih veščin v kratkem času in zmanjšanju napak pri končnem oblikovanju restavracije [24].Na področju obnove zob je uporaba postopkov graviranja na površini zob učinkovit način za pomoč študentom pri izboljšanju njihovih veščin [25].Namen te študije je bil razviti orodje za zobozdravstveno vadbo (AR-TCPT), ki temelji na AR, primerno za mobilne naprave, in oceniti njegovo uporabniško izkušnjo.Poleg tega je študija primerjala uporabniško izkušnjo AR-TCPT s tradicionalnimi modeli zobnih smol, da bi ocenila potencial AR-TCPT kot praktičnega orodja.
AR-TCPT je zasnovan za mobilne naprave, ki uporabljajo tehnologijo AR.To orodje je zasnovano za ustvarjanje 3D-modelov maksilarnih kaninov, prvih predmolarjev zgornje čeljusti, prvih premolarjev spodnje čeljusti in prvih molarjev spodnje čeljusti po korakih.Začetno 3D modeliranje je bilo izvedeno s programom 3D Studio Max (2019, Autodesk Inc., ZDA), končno modeliranje pa s programskim paketom Zbrush 3D (2019, Pixologic Inc., ZDA).Označevanje slik je bilo izvedeno s programsko opremo Photoshop (Adobe Master Collection CC 2019, Adobe Inc., ZDA), zasnovano za stabilno prepoznavanje z mobilnimi kamerami, v pogonu Vuforia (PTC Inc., ZDA; http:///developer.vuforia). com) ).Aplikacija AR je implementirana z motorjem Unity (12. marec 2019, Unity Technologies, ZDA) ter nato nameščena in zagnana na mobilni napravi.Da bi ocenili učinkovitost AR-TCPT kot orodja za zobozdravstveno prakso, so bili udeleženci naključno izbrani iz razreda zobozdravstvene morfološke prakse leta 2023, da so oblikovali kontrolno in eksperimentalno skupino.Udeleženci eksperimentalne skupine so uporabljali AR-TCPT, kontrolna skupina pa plastične modele iz Tooth Carving Step Model Kit (Nissin Dental Co., Japonska).Po opravljeni nalogi rezanja zob je bila raziskana in primerjana uporabniška izkušnja vsakega praktičnega orodja.Potek zasnove študije je prikazan na sliki 1. Ta študija je bila izvedena z odobritvijo Institucionalnega nadzornega odbora Nacionalne univerze Južni Seul (številka IRB: NSU-202210-003).
3D modeliranje se uporablja za dosleden prikaz morfoloških značilnosti štrlečih in konkavnih struktur mezialne, distalne, bukalne, lingvalne in okluzalne površine zob med postopkom rezanja.Zobje maksilarnega očesa in prvega predkočnika so bili modelirani kot nivo 16, prvi premolar mandibule kot nivo 13 in prvi molar mandibule kot nivo 14. Preliminarno modeliranje prikazuje dele, ki jih je treba odstraniti in obdržati v vrstnem redu zobnih filmov , kot je prikazano na sliki.2. Končno zaporedje modeliranja zoba je prikazano na sliki 3. V končnem modelu teksture, grebeni in utori opisujejo udrto strukturo zoba, informacije o sliki pa so vključene za vodenje procesa oblikovanja in poudarjanje struktur, ki zahtevajo posebno pozornost.Na začetku faze rezljanja je vsaka površina označena z barvo, ki označuje njeno usmerjenost, voščeni blok pa je označen s polnimi črtami, ki označujejo dele, ki jih je treba odstraniti.Mezialne in distalne površine zoba so označene z rdečimi pikami, ki označujejo kontaktne točke zoba, ki bodo ostale kot štrline in ne bodo odstranjene med postopkom rezanja.Na okluzalni površini rdeče pike označujejo vsako konico kot ohranjeno, rdeče puščice pa kažejo smer graviranja pri rezanju voščenega bloka.3D modeliranje zadržanih in odstranjenih delov omogoča potrditev morfologije odstranjenih delov med nadaljnjimi koraki kiparstva voščenih blokov.
Ustvarite predhodne simulacije 3D-predmetov v postopku izrezovanja zob po korakih.a: mezialna površina maksilarnega prvega premolara;b: nekoliko zgornja in mezialna labialna površina maksilarnega prvega premolara;c: mezialna površina maksilarnega prvega molarja;d: Rahlo maksilarna ploskev prvega kočnika in meziobukalna ploskev.površino.B – lice;La – labialni zvok;M – medialni zvok.
Tridimenzionalni (3D) objekti predstavljajo korak za korakom postopek rezanja zob.Ta fotografija prikazuje končni 3D-predmet po postopku modeliranja prvega molarja zgornje čeljusti, prikazuje podrobnosti in teksture za vsak naslednji korak.Drugi podatki 3D modeliranja vključujejo končni 3D objekt, izboljšan v mobilni napravi.Črtkane črte predstavljajo enakomerno razdeljene odseke zoba, ločeni odseki pa tiste, ki jih je treba odstraniti, preden lahko vključite odsek, ki vsebuje polno črto.Rdeča 3D puščica označuje smer rezanja zoba, rdeči krog na distalni površini označuje kontaktno območje zoba, rdeči valj na okluzalni ploskvi pa označuje vrvico zoba.a: pikčaste črte, polne črte, rdeči krogi na distalni površini in stopnice, ki označujejo snemljiv voščeni blok.b: Približen zaključek oblikovanja prvega molarja zgornje čeljusti.c: Podroben pogled na prvi kočnik čeljusti, rdeča puščica označuje smer navoja zoba in distančnika, rdeča cilindrična konica, polna črta označuje del, ki ga je treba rezati na okluzalni površini.d: Celoten maksilarni prvi molar.
Za lažjo identifikacijo zaporednih korakov rezanja z mobilno napravo so bili pripravljeni štirje slikovni označevalci za prvi kočnik spodnje čeljusti, prvi premolar spodnje čeljusti, prvi molar zgornje čeljusti in prvi kočnik zgornje čeljusti.Slikovni označevalci so bili zasnovani s programsko opremo Photoshop (2020, Adobe Co., Ltd., San Jose, CA) in so uporabili krožne številske simbole in ponavljajoč se vzorec ozadja za razlikovanje vsakega zoba, kot je prikazano na sliki 4. Ustvarite visokokakovostne slikovne označevalce z motor Vuforia (programska oprema za ustvarjanje označevalcev AR) in ustvarite in shranite slikovne označevalce z motorjem Unity, potem ko prejmete stopnjo prepoznavnosti s petimi zvezdicami za eno vrsto slike.3D model zoba postopoma povežemo s slikovnimi markerji, na podlagi markerjev pa določimo njegov položaj in velikost.Uporablja motor Unity in aplikacije za Android, ki jih je mogoče namestiti na mobilne naprave.
Oznaka slike.Te fotografije prikazujejo slikovne označevalce, uporabljene v tej študiji, ki jih je kamera mobilne naprave prepoznala glede na vrsto zoba (številka v vsakem krogu).a: prvi kočnik spodnje čeljusti;b: prvi premolar spodnje čeljusti;c: maksilarni prvi molar;d: maksilarni očes.
Udeleženci so bili izbrani iz prvega letnika praktičnega pouka zobne morfologije Oddelka za zobno higieno Univerze Seong, Gyeonggi-do.Potencialni udeleženci so bili obveščeni o naslednjem: (1) Sodelovanje je prostovoljno in ne vključuje nobenega finančnega ali akademskega plačila;(2) Kontrolna skupina bo uporabljala plastične modele, eksperimentalna skupina pa mobilno aplikacijo AR;(3) poskus bo trajal tri tedne in bo vključeval tri zobe;(4) Uporabniki Androida bodo prejeli povezavo za namestitev aplikacije, uporabniki iOS pa bodo prejeli napravo Android z nameščenim AR-TCPT;(5) AR-TCTP bo deloval na enak način v obeh sistemih;(6) Naključno dodelite kontrolno in eksperimentalno skupino;(7) Izrezovanje zob se bo izvajalo v različnih laboratorijih;(8) Po poskusu bo izvedenih 22 študij;(9) Kontrolna skupina lahko po poskusu uporablja AR-TCPT.Skupaj se je prijavilo 52 udeležencev, od vsakega udeleženca pa je bil pridobljen spletni obrazec za soglasje.Kontrolna (n = 26) in eksperimentalna skupina (n = 26) sta bili naključno razporejeni s pomočjo naključne funkcije v programu Microsoft Excel (2016, Redmond, ZDA).Slika 5 prikazuje zaposlovanje udeležencev in načrt eksperimenta v diagramu poteka.
Zasnova študije za raziskovanje izkušenj udeležencev s plastičnimi modeli in aplikacijami za razširjeno resničnost.
Od 27. marca 2023 sta eksperimentalna in kontrolna skupina tri tedne uporabljali AR-TCPT in plastične modele za oblikovanje treh zob.Udeleženci so izklesali premolarje in kočnike, vključno s prvim kočnikom spodnje čeljusti, prvim prvim kočnikom spodnje čeljusti in prvim prvim predkočnikom zgornje čeljusti, vsi s kompleksnimi morfološkimi značilnostmi.Maksilarni kanini niso vključeni v skulpturo.Udeleženci imajo na voljo tri ure na teden, da izrežejo zob.Po izdelavi zoba smo ekstrahirali plastične modele in slikovne označevalce kontrolne oziroma eksperimentalne skupine.AR-TCTP ne izboljša 3D zobnih objektov brez prepoznavanja oznake slike.Da bi preprečili uporabo drugih pripomočkov za vadbo, sta eksperimentalna in kontrolna skupina vadili izrezovanje zob v ločenih prostorih.Povratne informacije o obliki zob so bile posredovane tri tedne po koncu poskusa, da bi omejili vpliv učiteljevih navodil.Vprašalnik smo izpolnili po zaključku rezanja prvih kočnikov spodnje čeljusti v tretjem tednu aprila.Spremenjeni vprašalnik Sanders et al.Alfala idr.uporabil 23 vprašanj iz [26].[27] so ocenili razlike v obliki srca med vadbenimi instrumenti.Vendar pa je bil v tej študiji ena postavka za neposredno manipulacijo na vsaki ravni izključena iz Alfalah et al.[27].22 elementov, uporabljenih v tej študiji, je prikazanih v tabeli 1. Kontrolna in eksperimentalna skupina sta imeli vrednosti Cronbachovega α 0,587 oziroma 0,912.
Analiza podatkov je bila izvedena s statistično programsko opremo SPSS (v25.0, IBM Co., Armonk, NY, ZDA).Dvostranski test pomembnosti je bil izveden pri stopnji pomembnosti 0,05.Fisherjev natančen test je bil uporabljen za analizo splošnih značilnosti, kot so spol, starost, kraj bivanja in izkušnje z klesanjem zob, da bi potrdili porazdelitev teh značilnosti med kontrolno in eksperimentalno skupino.Rezultati Shapiro-Wilkovega testa so pokazali, da anketni podatki niso normalno porazdeljeni (p < 0,05).Zato smo za primerjavo kontrolne in eksperimentalne skupine uporabili neparametrični Mann-Whitneyjev U test.
Orodja, ki so jih udeleženci uporabljali med vajo izrezovanja zob, so prikazana na sliki 6. Slika 6a prikazuje plastični model, slike 6b-d pa prikazujejo AR-TCPT, uporabljen na mobilni napravi.AR-TCPT uporablja kamero naprave za prepoznavanje slikovnih označevalcev in na zaslonu prikaže izboljšan 3D zobni predmet, s katerim lahko udeleženci manipulirajo in ga opazujejo v realnem času.Gumba »Naprej« in »Prejšnji« mobilne naprave vam omogočata podrobno opazovanje stopenj izrezovanja in morfoloških značilnosti zob.Za izdelavo zoba uporabniki AR-TCPT zaporedno primerjajo izboljšan 3D model zoba na zaslonu z voščenim blokom.
Vadite izrezovanje zob.Ta fotografija prikazuje primerjavo med tradicionalno prakso izrezovanja zob (TCP) z uporabo plastičnih modelov in TCP po korakih z uporabo orodij za razširjeno resničnost.Učenci si lahko ogledajo korake 3D rezbarjenja s klikom na gumba Naprej in Nazaj.a: Plastični model v kompletu postopnih modelov za izrezovanje zob.b: TCP z uporabo orodja za razširjeno resničnost na prvi stopnji mandibularnega prvega premolarja.c: TCP z uporabo orodja za razširjeno resničnost med končno fazo oblikovanja prvega predmolarja mandibule.d: Postopek prepoznavanja grebenov in utorov.IM, slikovna oznaka;MD, mobilna naprava;NSB, gumb "Naprej";PSB, gumb »Prejšnji«;SMD, držalo za mobilne naprave;TC, stroj za graviranje zob;W, voščeni blok
Med obema skupinama naključno izbranih udeležencev ni bilo pomembnih razlik glede na spol, starost, kraj bivanja in izkušnje z klesanjem zob (p > 0,05).Kontrolno skupino je sestavljalo 96,2 % žensk (n = 25) in 3,8 % moških (n = 1), eksperimentalno skupino pa samo ženske (n = 26).Kontrolno skupino je sestavljalo 61,5 % (n = 16) udeležencev, starih 20 let, 26,9 % (n = 7) udeležencev, starih 21 let, in 11,5 % (n = 3) udeležencev, starih ≥ 22 let, nato pa eksperimentalna kontrola. skupino je sestavljalo 73,1 % (n = 19) udeležencev, starih 20 let, 19,2 % (n = 5) udeležencev, starih 21 let, in 7,7 % (n = 2) udeležencev, starih ≥ 22 let.Kar zadeva prebivališče, je 69,2 % (n=18) kontrolne skupine živelo v Gyeonggi-doju, 23,1 % (n=6) pa v Seulu.Za primerjavo, 50,0 % (n = 13) eksperimentalne skupine je živelo v Gyeonggi-doju, 46,2 % (n = 12) pa v Seulu.Delež kontrolnih in eksperimentalnih skupin, ki živijo v Incheonu, je bil 7,7 % (n = 2) oziroma 3,8 % (n = 1).V kontrolni skupini 25 udeležencev (96,2 %) ni imelo predhodnih izkušenj z rezanjem zob.Podobno 26 udeležencev (100 %) v eksperimentalni skupini ni imelo predhodnih izkušenj z rezanjem zob.
Tabela 2 predstavlja opisno statistiko in statistične primerjave odgovorov vsake skupine na 22 vprašalnikov.Med skupinami so bile značilne razlike v odgovorih na vsako od 22 postavk vprašalnika (p < 0,01).V primerjavi s kontrolno skupino je imela eksperimentalna skupina višje povprečne ocene pri 21 postavkah vprašalnika.Le pri 20. vprašanju (Q20) vprašalnika je kontrolna skupina dosegla višji rezultat od eksperimentalne skupine.Histogram na sliki 7 vizualno prikazuje razliko v povprečnih rezultatih med skupinami.tabela 2;Slika 7 prikazuje tudi rezultate uporabniške izkušnje za vsak projekt.V kontrolni skupini je bilo najvišje ocenjeno vprašanje Q21, najnižje ocenjeno vprašanje Q6.V eksperimentalni skupini je bilo vprašanje z najvišjo oceno vprašanje Q13, postavka z najnižjo oceno pa vprašanje Q20.Kot je prikazano na sliki 7, je največja razlika v povprečju med kontrolno in eksperimentalno skupino opažena pri Q6, najmanjša razlika pa je opažena pri Q22.
Primerjava rezultatov vprašalnika.Palični graf, ki primerja povprečne rezultate kontrolne skupine z uporabo plastičnega modela in eksperimentalne skupine z uporabo aplikacije razširjene resničnosti.AR-TCPT, orodje za zobozdravstveno prakso, ki temelji na razširjeni resničnosti.
Tehnologija AR postaja vse bolj priljubljena na različnih področjih zobozdravstva, vključno s klinično estetiko, oralno kirurgijo, restavrativno tehnologijo, zobno morfologijo in implantologijo ter simulacijo [28, 29, 30, 31].Na primer, Microsoft HoloLens ponuja napredna orodja za razširjeno resničnost za izboljšanje zobozdravstvenega izobraževanja in načrtovanja kirurgije [32].Tehnologija virtualne resničnosti zagotavlja tudi simulacijsko okolje za poučevanje zobne morfologije [33].Čeprav ti tehnološko napredni, od strojne opreme odvisni naglavni zasloni še niso postali široko dostopni v zobozdravstvenem izobraževanju, lahko mobilne aplikacije AR izboljšajo veščine klinične uporabe in uporabnikom pomagajo hitro razumeti anatomijo [34, 35].Tehnologija AR lahko tudi poveča motivacijo študentov in zanimanje za učenje zobne morfologije ter zagotovi bolj interaktivno in zanimivo učno izkušnjo [36].Učna orodja AR pomagajo študentom vizualizirati kompleksne zobozdravstvene postopke in anatomijo v 3D [37], kar je ključnega pomena za razumevanje zobne morfologije.
Vpliv 3D tiskanih plastičnih zobnih modelov na poučevanje zobne morfologije je že boljši od učbenikov z 2D slikami in razlagami [38].Vendar pa sta digitalizacija izobraževanja in tehnološki napredek povzročila nujnost uvajanja različnih naprav in tehnologij v zdravstvu in medicinskem izobraževanju, vključno z zobozdravstvenim izobraževanjem [35].Učitelji se soočajo z izzivom poučevanja zapletenih konceptov na hitro razvijajočem se in dinamičnem področju [39], ki zahteva uporabo različnih praktičnih orodij poleg tradicionalnih modelov iz zobne smole za pomoč učencem pri praksi klesanja zob.Zato ta študija predstavlja praktično orodje AR-TCPT, ki uporablja tehnologijo AR za pomoč pri praksi zobne morfologije.
Raziskave uporabniške izkušnje aplikacij AR so ključnega pomena za razumevanje dejavnikov, ki vplivajo na uporabo multimedije [40].Pozitivna uporabniška izkušnja AR lahko določi smer njegovega razvoja in izboljšav, vključno z namenom, enostavnostjo uporabe, nemotenim delovanjem, prikazom informacij in interakcijo [41].Kot je prikazano v tabeli 2, je eksperimentalna skupina, ki je uporabljala AR-TCPT, z izjemo Q20, prejela višje ocene uporabniške izkušnje v primerjavi s kontrolno skupino, ki je uporabljala plastične modele.V primerjavi s plastičnimi modeli je bila izkušnja uporabe AR-TCPT v zobozdravstveni praksi visoko ocenjena.Ocene vključujejo razumevanje, vizualizacijo, opazovanje, ponavljanje, uporabnost orodij in raznolikost perspektiv.Prednosti uporabe AR-TCPT vključujejo hitro razumevanje, učinkovito navigacijo, prihranek časa, razvoj veščin predkliničnega graviranja, celovito pokritost, izboljšano učenje, zmanjšano odvisnost od učbenikov ter interaktivno, prijetno in informativno naravo izkušnje.AR-TCPT prav tako olajša interakcijo z drugimi orodji za prakso in zagotavlja jasne poglede iz več perspektiv.
Kot je prikazano na sliki 7, je AR-TCPT predlagal dodatno točko pri vprašanju 20: potreben je celovit grafični uporabniški vmesnik, ki prikazuje vse korake izrezovanja zob, da bi študentom pomagal pri izrezovanju zob.Prikaz celotnega postopka izrezovanja zob je ključnega pomena za razvoj veščin izrezovanja zob pred zdravljenjem pacientov.Eksperimentalna skupina je prejela najvišjo oceno pri vprašanju Q13, temeljnem vprašanju, ki je povezano s pomočjo pri razvoju veščin klesanja zob in izboljšanju uporabniških spretnosti pred zdravljenjem pacientov, kar poudarja potencial tega orodja v praksi klesanja zob.Uporabniki želijo uporabiti veščine, ki se jih naučijo v kliničnem okolju.Vendar pa so potrebne nadaljnje študije za oceno razvoja in učinkovitosti dejanskih veščin rezljanja zob.Vprašanje 6 je spraševalo, ali je mogoče po potrebi uporabiti plastične modele in AR-TCTP, odgovori na to vprašanje pa so pokazali največjo razliko med obema skupinama.Kot mobilna aplikacija se je AR-TCPT izkazala za bolj priročno za uporabo v primerjavi s plastičnimi modeli.Vendar pa je še vedno težko dokazati izobraževalno učinkovitost aplikacij AR samo na podlagi uporabniške izkušnje.Potrebne so nadaljnje študije za oceno učinka AR-TCTP na končne zobne tablete.Vendar pa v tej študiji visoke ocene uporabniške izkušnje AR-TCPT kažejo na njegov potencial kot praktično orodje.
Ta primerjalna študija kaže, da je AR-TCPT lahko dragocena alternativa ali dopolnilo tradicionalnim plastičnim modelom v zobozdravstvenih ordinacijah, saj je prejel odlične ocene glede uporabniške izkušnje.Vendar bo ugotavljanje njegove superiornosti zahtevalo nadaljnjo kvantifikacijo inštruktorjev vmesne in končne izrezljane kosti.Poleg tega je treba analizirati tudi vpliv individualnih razlik v sposobnostih prostorske percepcije na proces rezanja in končni zob.Zobozdravstvene sposobnosti se razlikujejo od osebe do osebe, kar lahko vpliva na postopek rezanja in končni zob.Zato je potrebnih več raziskav, da bi dokazali učinkovitost AR-TCPT kot orodja za zobozdravstveno prakso izrezovanja in razumeli modulacijsko in posredniško vlogo aplikacije AR v procesu izrezovanja.Prihodnje raziskave bi se morale osredotočiti na vrednotenje razvoja in vrednotenje orodij za zobno morfologijo z uporabo napredne tehnologije HoloLens AR.
Če povzamemo, ta študija prikazuje potencial AR-TCPT kot orodja za zobozdravstveno prakso, saj študentom nudi inovativno in interaktivno učno izkušnjo.V primerjavi s tradicionalno skupino plastičnih modelov je skupina AR-TCPT pokazala znatno višje rezultate uporabniške izkušnje, vključno s prednostmi, kot so hitrejše razumevanje, izboljšano učenje in manjša odvisnost od učbenikov.S svojo znano tehnologijo in preprosto uporabo ponuja AR-TCPT obetavno alternativo tradicionalnim plastičnim orodjem in lahko pomaga začetnikom pri 3D-kiparjenju.Vendar so potrebne nadaljnje raziskave za oceno njegove izobraževalne učinkovitosti, vključno z njegovim vplivom na kiparske sposobnosti ljudi in kvantifikacijo izklesanih zob.
Nabori podatkov, uporabljeni v tej študiji, so na voljo tako, da se na razumno zahtevo obrnete na ustreznega avtorja.
Bogacki RE, Best A, Abby LM Študija enakovrednosti računalniško podprtega programa za poučevanje zobne anatomije.Jay Dent Ed.2004; 68: 867–71.
Abu Eid R, Ewan K, Foley J, Oweis Y, Jayasinghe J. Samostojno učenje in izdelava zobnih modelov za študij zobne morfologije: perspektive študentov na Univerzi v Aberdeenu na Škotskem.Jay Dent Ed.2013; 77: 1147–53.
Lawn M, McKenna JP, Cryan JF, Downer EJ, Toulouse A. Pregled metod poučevanja zobne morfologije, ki se uporabljajo v Združenem kraljestvu in na Irskem.European Journal of Dental Education.2018; 22: e438–43.
Obrez A., Briggs S., Backman J., Goldstein L., Lamb S., Knight WG Poučevanje klinično pomembne dentalne anatomije v dentalnem kurikulumu: Opis in evalvacija inovativnega modula.Jay Dent Ed.2011; 75: 797–804.
Costa AK, Xavier TA, Paes-Junior TD, Andreatta-Filho OD, Borges AL.Vpliv okluzijskega kontaktnega področja na kuspalne defekte in porazdelitev napetosti.Ordinacija J Contemp Dent.2014; 15: 699–704.
Sugars DA, Bader JD, Phillips SW, White BA, Brantley CF.Posledice nenadomeščanja manjkajočih zadnjih zob.J Am Dent izr.2000; 131: 1317–23.
Wang Hui, Xu Hui, Zhang Jing, Yu Sheng, Wang Ming, Qiu Jing, et al.Vpliv 3D natisnjenih plastičnih zob na uspešnost tečaja zobne morfologije na kitajski univerzi.Medicinsko izobraževanje BMC.2020; 20: 469.
Risnes S, Han K, Hadler-Olsen E, Sehik A. Uganka za identifikacijo zob: metoda za poučevanje in učenje zobne morfologije.European Journal of Dental Education.2019; 23: 62–7.
Kirkup ML, Adams BN, Reiffes PE, Hesselbart JL, Willis LH Je slika vredna tisoč besed?Učinkovitost tehnologije iPad v predkliničnih zobotehničnih tečajih.Jay Dent Ed.2019; 83: 398–406.
Goodacre CJ, Younan R, Kirby W, Fitzpatrick M. Izobraževalni eksperiment, ki ga je sprožila bolezen COVID-19: uporaba domačega voskanja in spletnih seminarjev za poučevanje tritedenskega intenzivnega tečaja zobne morfologije za prvošolce.J Protetika.2021; 30: 202–9.
Roy E, Bakr MM, George R. Potreba po simulacijah virtualne resničnosti v zobozdravstveni vzgoji: pregled.Revija Saudi Dent 2017;29:41-7.
Garson J. Pregled petindvajsetih let izobraževanja o razširjeni resničnosti.Multimodalna tehnološka interakcija.2021; 5:37.
Tan SY, Arshad H., Abdullah A. Učinkovite in zmogljive mobilne aplikacije za obogateno resničnost.Int J Adv Sci Eng Inf Technol.2018; 8: 1672–8.
Wang M., Callaghan W., Bernhardt J., White K., Peña-Rios A. Razširjena resničnost v izobraževanju in usposabljanju: učne metode in ilustrativni primeri.J Inteligenca okolja.Človeško računalništvo.2018; 9: 1391–402.
Pellas N, Fotaris P, Kazanidis I, Wells D. Izboljšanje učne izkušnje v primarnem in srednješolskem izobraževanju: sistematičen pregled nedavnih trendov v učenju obogatene resničnosti na podlagi iger.Virtualna resničnost.2019; 23: 329–46.
Mazzuco A., Krassmann AL, Reategui E., Gomez RS Sistematični pregled razširjene resničnosti v kemijskem izobraževanju.Šolski župnik.2022;10:e3325.
Akçayır M, Akçayır G. Koristi in izzivi, povezani z razširjeno resničnostjo v izobraževanju: sistematični pregled literature.Pedagoške študije, ur.2017;20:1–11.
Dunleavy M, Dede S, Mitchell R. Potencial in omejitve poglobljenih sodelovalnih simulacij razširjene resničnosti za poučevanje in učenje.Journal of Science Education Technology.2009; 18: 7-22.
Zheng KH, Tsai SK Priložnosti razširjene resničnosti pri učenju znanosti: Predlogi za prihodnje raziskave.Journal of Science Education Technology.2013; 22: 449–62.
Kilistoff AJ, McKenzie L, D'Eon M, Trinder K. Učinkovitost tehnik rezljanja korak za korakom za študente zobozdravstva.Jay Dent Ed.2013; 77: 63–7.


Čas objave: 25. december 2023