Augmented reality (AR) technology is effektyf bliken dien yn it werjaan fan ynformaasje en it renderjen fan 3D-objekten. Hoewol studinten faak AR-applikaasjes brûke fia mobile apparaten, wurde plestik modellen of 2D-ôfbyldings noch altyd in soad brûkt by oefeningen foar it snijen fan tosken. Fanwegen de trijediminsjonale aard fan tosken steane studinten dy't tosksnijden dogge foar útdagings fanwegen it gebrek oan beskikbere ark dy't konsekwinte begelieding leverje. Yn dizze stúdzje hawwe wy in AR-basearre trainingsark foar tosksnijden (AR-TCPT) ûntwikkele en it fergelike mei in plestik model om it potensjeel as oefenark en de ûnderfining mei it gebrûk dêrfan te evaluearjen.
Om it snijden fan tosken te simulearjen, hawwe wy sekwinsjeel in 3D-objekt makke dat in maxillêre hûntand en in maxillêre earste premolaar (stap 16), in mandibulêre earste premolaar (stap 13), en in mandibulêre earste molaar (stap 14) omfette. Ofbyldingsmarkers makke mei Photoshop-software waarden oan elke tosk tawiisd. In AR-basearre mobile applikaasje ûntwikkele mei de Unity-motor. Foar tosksnijwurk waarden 52 dielnimmers willekeurich tawiisd oan in kontrôlegroep (n = 26; mei plestik toskmodellen) of in eksperimintele groep (n = 26; mei AR-TCPT). In enkête mei 22 items waard brûkt om de brûkersûnderfining te evaluearjen. Ferlykjende gegevensanalyze waard útfierd mei de net-parametryske Mann-Whitney U-test fia it SPSS-programma.
AR-TCPT brûkt de kamera fan in mobyl apparaat om ôfbyldingsmarkers te detektearjen en 3D-objekten fan toskfragminen wer te jaan. Brûkers kinne it apparaat manipulearje om elke stap te besjen of de foarm fan in tosk te bestudearjen. De resultaten fan 'e brûkersûnderfiningûndersyk lieten sjen dat, yn ferliking mei de kontrôlegroep dy't plestik modellen brûkte, de eksperimintele groep fan AR-TCPT signifikant heger skoarde op tosksnijûnderfining.
Yn ferliking mei tradisjonele plestik modellen biedt AR-TCPT in bettere brûkersûnderfining by it snijen fan tosken. De ark is maklik tagonklik, om't it ûntworpen is om te brûken troch brûkers op mobile apparaten. Fierder ûndersyk is nedich om de edukative ynfloed fan AR-TCTP op 'e kwantifikaasje fan gravearre tosken te bepalen, lykas de yndividuele byldhouwfeardigens fan 'e brûker.
Tandheelkundige morfology en praktyske oefeningen binne in wichtich ûnderdiel fan it toskedokterlike kurrikulum. Dizze kursus jout teoretyske en praktyske begelieding oer de morfology, funksje en direkte byldhouwen fan toskstrukturen [1, 2]. De tradisjonele metoade fan lesjaan is om teoretysk te studearjen en dan tosksnijwurk út te fieren op basis fan 'e leard prinsipes. Studinten brûke twadiminsjonale (2D) ôfbyldings fan tosken en plestik modellen om tosken te byldhouwen op waaks- of gipsblokken [3,4,5]. It begripen fan tandheelkundige morfology is krúsjaal foar restaurative behanneling en fabrikaazje fan tandrestauraasjes yn 'e klinyske praktyk. De juste relaasje tusken antagonist- en proksimale tosken, lykas oanjûn troch har foarm, is essensjeel om okklusale en posysjonele stabiliteit te behâlden [6, 7]. Hoewol tandheelkundige kursussen studinten kinne helpe om in yngeand begryp fan tandheelkundige morfology te krijen, steane se noch altyd foar útdagings yn it snijproses dat ferbûn is mei tradisjonele praktiken.
Nijkommers yn 'e praktyk fan toskmorfology steane foar de útdaging fan it ynterpretearjen en reprodusearjen fan 2D-ôfbyldings yn trije diminsjes (3D) [8,9,10]. Toskfoarmen wurde meastentiids fertsjintwurdige troch twadiminsjonale tekeningen of foto's, wat liedt ta swierrichheden by it visualisearjen fan toskmorfology. Derneist makket de needsaak om tosksnijwurk fluch út te fieren yn beheinde romte en tiid, keppele oan it gebrûk fan 2D-ôfbyldings, it lestich foar studinten om 3D-foarmen te konseptualisearjen en te visualisearjen [11]. Hoewol plestik toskmodellen (dy't kinne wurde presintearre as foar in part foltôge of yn definitive foarm) helpe by it lesjaan, is har gebrûk beheind, om't kommersjele plestik modellen faak foarôf definieare binne en oefenmooglikheden foar dosinten en studinten beheine [4]. Derneist binne dizze oefenmodellen eigendom fan 'e ûnderwiisynstelling en kinne se net eigendom wêze fan yndividuele studinten, wat resulteart yn ferhege oefenlast tidens de tawiisde lestiid. Trainers ynstruearje faak in grut oantal studinten tidens de praktyk en fertrouwe faak op tradisjonele oefenmetoaden, wat kin resultearje yn lange wachttiden foar feedback fan trainers oer tuskenlizzende stadia fan snijwurk [12]. Dêrom is d'r in needsaak foar in snijgids om de praktyk fan tosksnijwurk te fasilitearjen en de beheiningen oplein troch plestik modellen te ferminderjen.
Augmented reality (AR) technology is ûntstien as in belofte ark foar it ferbetterjen fan 'e learûnderfining. Troch digitale ynformaasje oer in echte omjouwing te lizzen, kin AR-technology studinten in mear ynteraktive en immersive ûnderfining jaan [13]. Garzón [14] brûkte 25 jier ûnderfining mei de earste trije generaasjes fan AR-ûnderwiisklassifikaasje en bewearde dat it gebrûk fan kosten-effektive mobile apparaten en applikaasjes (fia mobile apparaten en applikaasjes) yn 'e twadde generaasje fan AR de edukative berikkarakteristiken signifikant ferbettere hat. . Sadree't se makke en ynstalleare binne, kinne mobile applikaasjes de kamera ekstra ynformaasje oer erkende objekten werkenne en werjaan, wêrtroch't de brûkersûnderfining ferbettere wurdt [15, 16]. AR-technology wurket troch in koade of ôfbyldingslabel fluch te werkennen fan 'e kamera fan in mobyl apparaat, wêrby't oerlaad 3D-ynformaasje werjûn wurdt as it ûntdutsen wurdt [17]. Troch mobile apparaten of ôfbyldingsmarkers te manipulearjen, kinne brûkers maklik en yntuïtyf 3D-struktueren observearje en begripe [18]. Yn in resinsje fan Akçayır en Akçayır [19] waard fûn dat AR "plezier" fergruttet en mei súkses "nivo's fan leardielname fergruttet". Fanwegen de kompleksiteit fan 'e gegevens kin de technology lykwols "lestich wêze foar studinten om te brûken" en "kognitive oerlêst" feroarsaakje, wêrtroch ekstra ynstruksjonele oanbefellings nedich binne [19, 20, 21]. Dêrom moatte ynspanningen dien wurde om de edukative wearde fan AR te ferbetterjen troch de brûkberens te fergrutsjen en de oerlêst fan taakkompleksiteit te ferminderjen. Dizze faktoaren moatte wurde beskôge by it brûken fan AR-technology om edukative ark te meitsjen foar de praktyk fan tosksnijwurk.
Om studinten effektyf te begelieden by it snijen fan tosken mei AR-omjouwings, moat in trochgeand proses folge wurde. Dizze oanpak kin helpe om fariabiliteit te ferminderjen en feardigensferwerving te befoarderjen [22]. Begjinnende snijders kinne de kwaliteit fan har wurk ferbetterje troch in digitaal stap-foar-stap tosksnijproses te folgjen [23]. Eins is in stap-foar-stap trainingsbenadering effektyf bliken te wêzen yn it behearskjen fan byldhouwfeardigens yn in koarte tiid en it minimalisearjen fan flaters yn it definitive ûntwerp fan 'e restauraasje [24]. Op it mêd fan toskrestauraasje is it gebrûk fan gravearprosessen op it oerflak fan tosken in effektive manier om studinten te helpen har feardigens te ferbetterjen [25]. Dizze stúdzje hie as doel in AR-basearre ark foar it oefenjen fan tosksnijwurk (AR-TCPT) te ûntwikkeljen dat geskikt is foar mobile apparaten en de brûkersûnderfining te evaluearjen. Derneist fergelike de stúdzje de brûkersûnderfining fan AR-TCPT mei tradisjonele toskharsmodellen om it potensjeel fan AR-TCPT as in praktysk ark te evaluearjen.
AR-TCPT is ûntworpen foar mobile apparaten dy't AR-technology brûke. Dizze ark is ûntworpen om stap-foar-stap 3D-modellen te meitsjen fan maxillêre hoektannen, maxillêre earste premolaren, mandibulêre earste premolaren en mandibulêre earste molaren. De earste 3D-modellering waard útfierd mei 3D Studio Max (2019, Autodesk Inc., Feriene Steaten), en de definitive modellering waard útfierd mei it Zbrush 3D-softwarepakket (2019, Pixologic Inc., Feriene Steaten). Ofbyldingsmarkearring waard útfierd mei Photoshop-software (Adobe Master Collection CC 2019, Adobe Inc., Feriene Steaten), ûntworpen foar stabile erkenning troch mobile kamera's, yn 'e Vuforia-motor (PTC Inc., Feriene Steaten; http:///developer.vuforia.com)). De AR-applikaasje wurdt ymplementearre mei de Unity-motor (12 maart 2019, Unity Technologies, Feriene Steaten) en dêrnei ynstalleare en lansearre op in mobyl apparaat. Om de effektiviteit fan AR-TCPT as ark foar tosksnijpraktyk te evaluearjen, waarden dielnimmers willekeurich selektearre út 'e praktykklasse foar toskmorfology fan 2023 om in kontrôlegroep en in eksperimintele groep te foarmjen. Dielnimmers yn 'e eksperimintele groep brûkten AR-TCPT, en de kontrôlegroep brûkte plestik modellen fan 'e Tooth Carving Step Model Kit (Nissin Dental Co., Japan). Nei it foltôgjen fan 'e tosksnijtaak waard de brûkersûnderfining fan elk praktysk ark ûndersocht en fergelike. De stream fan it stúdzjeûntwerp wurdt werjûn yn figuer 1. Dizze stúdzje waard útfierd mei goedkarring fan 'e Institutional Review Board fan' e South Seoul National University (IRB-nûmer: NSU-202210-003).
3D-modellering wurdt brûkt om de morfologyske skaaimerken fan 'e útstekkende en konkave struktueren fan 'e mesiale, distale, bukkale, linguale en okklusale oerflakken fan tosken konsekwint wer te jaan tidens it snijproses. De maxillêre hoektand en maxillêre earste premolaar waarden modellearre as nivo 16, de mandibulêre earste premolaar as nivo 13, en de mandibulêre earste molaar as nivo 14. De foarriedige modellering toant de ûnderdielen dy't fuorthelle en bewarre moatte wurde yn 'e folchoarder fan dentale films, lykas werjûn yn 'e figuer. 2. De definitive toskmodelleringssekwinsje wurdt werjûn yn figuer 3. Yn it definitive model beskriuwe tekstueren, richels en groeven de yndrukte struktuer fan 'e tosk, en ôfbyldingsynformaasje is opnommen om it byldhouproses te begelieden en struktueren te markearjen dy't nauwe oandacht fereaskje. Oan it begjin fan 'e snijfaze is elk oerflak kleurkodearre om syn oriïntaasje oan te jaan, en it waaksblok is markearre mei fêste linen dy't de ûnderdielen oanjaan dy't fuorthelle moatte wurde. De mesiale en distale oerflakken fan 'e tosk binne markearre mei reade stippen om toskkontaktpunten oan te jaan dy't as útstiksels bliuwe en net fuorthelle wurde tidens it snijproses. Op it okklusale oerflak markearje reade stippen elke cusp as bewarre bleaun, en reade pylken jouwe de rjochting fan gravearjen oan by it snijen fan it waaksblok. 3D-modellering fan bewarre en fuorthelle dielen makket befêstiging fan 'e morfology fan' e fuorthelle dielen mooglik tidens folgjende waaksblokbyldstappen.
Meitsje foarriedige simulaasjes fan 3D-objekten yn in stap-foar-stap tosksnijproses. a: Mesiaal oerflak fan 'e maxillêre earste premolaar; b: Wat superieure en mesiale labiale oerflakken fan 'e maxillêre earste premolaar; c: Mesiaal oerflak fan 'e maxillêre earste molaar; d: Wat maxillêr oerflak fan 'e maxillêre earste molaar en mesiobukkaal oerflak. oerflak. B - wang; La - labiale klank; M - mediale klank.
Trijediminsjonale (3D) objekten fertsjintwurdigje it stap-foar-stap proses fan it snijen fan tosken. Dizze foto lit it foltôge 3D-objekt sjen nei it modellearproses fan 'e earste maxillêre molaar, en toant details en tekstueren foar elke folgjende stap. De twadde 3D-modelleargegevens omfetsje it definitive 3D-objekt dat ferbettere is yn it mobile apparaat. De stippele linen fertsjintwurdigje lyk ferdielde seksjes fan 'e tosk, en de skieden seksjes fertsjintwurdigje dyjingen dy't fuorthelle wurde moatte foardat de seksje mei de fêste line opnommen wurde kin. De reade 3D-pylk jout de snijrjochting fan 'e tosk oan, de reade sirkel op it distale oerflak jout it kontaktgebiet fan 'e tosk oan, en de reade silinder op it okklusale oerflak jout de cusp fan 'e tosk oan. a: stippele linen, fêste linen, reade sirkels op it distale oerflak en stappen dy't it ôfneembere waaksblok oanjaan. b: Ungefeare foltôging fan 'e foarming fan 'e earste molaar fan 'e boppekaak. c: Detailwerjefte fan 'e earste maxillêre molaar, reade pylk jout de rjochting fan 'e tosk en spacer-tried oan, reade silindryske cusp, fêste line jout it diel oan dat snijd wurde moat op it okklusale oerflak. d: Folsleine earste maxillêre molaar.
Om de identifikaasje fan opienfolgjende snijstappen mei it mobile apparaat te fasilitearjen, waarden fjouwer ôfbyldingsmarkers taret foar de ûnderste molar, ûnderste earste premolar, boppeste earste molar en boppeste hûnd. Ofbyldingsmarkers waarden ûntworpen mei Photoshop-software (2020, Adobe Co., Ltd., San Jose, CA) en brûkten sirkelfoarmige nûmersymbolen en in werhellend eftergrûnpatroan om elke tosk te ûnderskieden, lykas te sjen is yn figuer 4. Meitsje ôfbyldingsmarkers fan hege kwaliteit mei de Vuforia-motor (AR-marker-oanmeitsjensoftware), en meitsje en bewarje ôfbyldingsmarkers mei de Unity-motor nei it ûntfangen fan in erkenningssifer fan fiif stjerren foar ien type ôfbylding. It 3D-toskmodel wurdt stadichoan keppele oan ôfbyldingsmarkers, en syn posysje en grutte wurde bepaald op basis fan 'e markers. Brûkt de Unity-motor en Android-applikaasjes dy't ynstalleare wurde kinne op mobile apparaten.
Ofbyldingstag. Dizze foto's litte de ôfbyldingsmarkers sjen dy't yn dizze stúdzje brûkt binne, dy't de kamera fan it mobile apparaat herkende op basis fan tosktype (nûmer yn elke sirkel). a: earste molaar fan 'e ûnderkaak; b: earste premolaar fan 'e ûnderkaak; c: boppekaak earste molaar; d: boppekaakhoant.
Dielnimmers waarden rekrutearre út 'e earstejiers praktyske les oer toskmorfology fan 'e ôfdieling Toskhygiëne, Seong Universiteit, Gyeonggi-do. Potinsjele dielnimmers waarden ynformearre oer it folgjende: (1) Dielname is frijwillich en omfettet gjin finansjele of akademyske fergoeding; (2) De kontrôlegroep sil plestik modellen brûke, en de eksperimintele groep sil in mobile AR-applikaasje brûke; (3) it eksperimint sil trije wiken duorje en trije tosken omfetsje; (4) Android-brûkers krije in link om de applikaasje te ynstallearjen, en iOS-brûkers krije in Android-apparaat mei AR-TCPT ynstalleare; (5) AR-TCTP sil op deselde manier wurkje op beide systemen; (6) De kontrôlegroep en de eksperimintele groep wurde willekeurich tawiisd; (7) Tosken snijden sil wurde útfierd yn ferskate laboratoaria; (8) Nei it eksperimint sille 22 stúdzjes wurde útfierd; (9) De kontrôlegroep kin AR-TCPT brûke nei it eksperimint. Yn totaal hawwe 52 dielnimmers har oanmeld, en in online tastimmingsformulier waard fan elke dielnimmer krigen. De kontrôlegroep (n = 26) en eksperimintele groepen (n = 26) waarden willekeurich tawiisd mei de willekeurige funksje yn Microsoft Excel (2016, Redmond, Feriene Steaten). Figuer 5 lit de werving fan dielnimmers en it eksperimintele ûntwerp sjen yn in flowchart.
In stúdzjeûntwerp om de ûnderfiningen fan dielnimmers mei plestik modellen en augmented reality-tapassingen te ûndersiikjen.
Begjin 27 maart 2023 brûkten de eksperimintele groep en kontrôlegroep AR-TCPT en plestik modellen om respektivelik trije tosken te byldhouwen, trije wiken lang. Dielnimmers byldhouwen premolaren en molaren, ynklusyf in earste molaar yn 'e ûnderkaak, in earste premolaar yn 'e ûnderkaak en in earste premolaar yn 'e boppekaak, allegear mei komplekse morfologyske skaaimerken. De hoektannen fan 'e boppekaak binne net opnommen yn 'e byldhoukeunst. Dielnimmers hawwe trije oeren yn 'e wike om in tosk te snijen. Nei it meitsjen fan 'e tosk waarden de plestik modellen en ôfbyldingsmarkers fan 'e kontrôle- en eksperimintele groepen respektivelik ekstrahearre. Sûnder ôfbyldingslabelherkenning wurde 3D-toskedokterobjekten net ferbettere troch AR-TCTP. Om it gebrûk fan oare oefenark te foarkommen, oefenen de eksperimintele en kontrôlegroepen it snijen fan tosken yn aparte keamers. Feedback oer de toskfoarm waard trije wiken nei it ein fan it eksperimint jûn om de ynfloed fan ynstruksjes fan 'e learaar te beheinen. De enkête waard ôfnommen nei't it snijen fan 'e earste molaren yn 'e ûnderkaak yn 'e tredde wike fan april foltôge wie. In oanpaste enkête fan Sanders et al. Alfala et al. brûkte 23 fragen út [26]. [27] beoardielden ferskillen yn hertfoarm tusken oefenynstruminten. Yn dizze stúdzje waard lykwols ien item foar direkte manipulaasje op elk nivo útsletten fan 'e Alfalah et al. [27]. De 22 items dy't yn dizze stúdzje brûkt waarden, wurde werjûn yn tabel 1. De kontrôle- en eksperimintele groepen hienen Cronbach's α-wearden fan respektivelik 0.587 en 0.912.
Data-analyze waard útfierd mei SPSS statistyske software (v25.0, IBM Co., Armonk, NY, Feriene Steaten). In twasidige betsjuttingstest waard útfierd op in betsjuttingsnivo fan 0.05. De eksakte test fan Fisher waard brûkt om algemiene skaaimerken lykas geslacht, leeftyd, wenplak en ûnderfining mei tosksnijwurk te analysearjen om de ferdieling fan dizze skaaimerken tusken de kontrôle- en eksperimintele groepen te befêstigjen. De resultaten fan 'e Shapiro-Wilk-test lieten sjen dat de enkêtegegevens net normaal ferdield wiene (p < 0.05). Dêrom waard de net-parametryske Mann-Whitney U-test brûkt om de kontrôle- en eksperimintele groepen te fergelykjen.
De ark dy't brûkt waarden troch de dielnimmers tidens de tosksnij-oefening wurde werjûn yn figuer 6. Figuer 6a lit it plestik model sjen, en figueren 6b-d litte de AR-TCPT sjen dy't brûkt wurdt op in mobyl apparaat. AR-TCPT brûkt de kamera fan it apparaat om ôfbyldingsmarkers te identifisearjen en toant in ferbettere 3D-toskobjekt op it skerm dat dielnimmers yn realtime manipulearje en observearje kinne. Mei de knoppen "Folgjende" en "Foarige" fan it mobile apparaat kinne jo de stadia fan it snijen en de morfologyske skaaimerken fan 'e tosken yn detail observearje. Om in tosk te meitsjen, fergelykje AR-TCPT-brûkers sekwinsjeel in ferbettere 3D-skermmodel fan 'e tosk mei in waaksblok.
Oefenje tosken snijden. Dizze foto lit in ferliking sjen tusken tradisjonele tosken snijpraktyk (TCP) mei plestik modellen en stap-foar-stap TCP mei augmented reality-ark. Studinten kinne de 3D-snijstappen besjen troch te klikken op de knoppen Folgjende en Foarige. a: Plestik model yn in set stap-foar-stap modellen foar it snijen fan tosken. b: TCP mei in augmented reality-ark op 'e earste faze fan 'e ûnderkaak earste premolaar. c: TCP mei in augmented reality-ark tidens de lêste faze fan 'e foarming fan 'e ûnderkaak earste premolaar. d: Proses fan it identifisearjen fan richels en groeven. IM, ôfbyldingslabel; MD, mobyl apparaat; NSB, knop "Folgjende"; PSB, knop "Foarige"; SMD, hâlder foar mobyl apparaat; TC, toskgravearmasine; W, waaksblok
Der wiene gjin wichtige ferskillen tusken de twa groepen fan willekeurich selektearre dielnimmers yn termen fan geslacht, leeftyd, wenplak en ûnderfining mei tosksnijwurk (p > 0.05). De kontrôlegroep bestie út 96,2% froulju (n = 25) en 3,8% manlju (n = 1), wylst de eksperimintele groep allinich út froulju bestie (n = 26). De kontrôlegroep bestie út 61,5% (n = 16) dielnimmers fan 20 jier, 26,9% (n = 7) dielnimmers fan 21 jier, en 11,5% (n = 3) dielnimmers fan ≥ 22 jier, doe bestie de eksperimintele kontrôlegroep út 73,1% (n = 19) dielnimmers fan 20 jier, 19,2% (n = 5) dielnimmers fan 21 jier, en 7,7% (n = 2) dielnimmers fan ≥ 22 jier. Wat wenplak oanbelanget, wenne 69,2% (n=18) fan 'e kontrôlegroep yn Gyeonggi-do, en 23,1% (n=6) yn Seoel. Yn ferliking wenne 50,0% (n = 13) fan 'e eksperimintele groep yn Gyeonggi-do, en 46,2% (n = 12) yn Seoel. It oandiel fan 'e kontrôle- en eksperimintele groepen dy't yn Incheon wennen wie respektivelik 7,7% (n = 2) en 3,8% (n = 1). Yn 'e kontrôlegroep hiene 25 dielnimmers (96,2%) gjin eardere ûnderfining mei toskensnijen. Likegoed hiene 26 dielnimmers (100%) yn 'e eksperimintele groep gjin eardere ûnderfining mei toskensnijen.
Tabel 2 presintearret beskriuwende statistiken en statistyske fergelikingen fan 'e antwurden fan elke groep op 'e 22 enkête-items. Der wiene wichtige ferskillen tusken de groepen yn antwurden op elk fan 'e 22 fragenlistitems (p < 0.01). Yn ferliking mei de kontrôlegroep hie de eksperimintele groep hegere gemiddelde skoares op 'e 21 fragenlistitems. Allinnich op fraach 20 (Q20) fan 'e fragenlist skoarde de kontrôlegroep heger as de eksperimintele groep. It histogram yn figuer 7 toant fisueel it ferskil yn gemiddelde skoares tusken groepen. Tabel 2; figuer 7 lit ek de resultaten fan 'e brûkersûnderfining foar elk projekt sjen. Yn 'e kontrôlegroep hie it item mei de heechste skoare fraach Q21, en it item mei de leechste skoare fraach Q6. Yn 'e eksperimintele groep hie it item mei de heechste skoare fraach Q13, en it item mei de leechste skoare fraach Q20. Lykas te sjen is yn figuer 7, wurdt it grutste ferskil yn gemiddelde tusken de kontrôlegroep en de eksperimintele groep waarnommen yn Q6, en it lytste ferskil wurdt waarnommen yn Q22.
Ferliking fan enkêteskoares. Staafdiagram dat de gemiddelde skoares fan 'e kontrôlegroep fergeliket mei it plestik model en de eksperimintele groep mei de augmented reality-applikaasje. AR-TCPT, in ark foar it oefenjen fan tosksnijwurk basearre op augmented reality.
AR-technology wurdt hieltyd populêrder yn ferskate sektoaren fan toskhielkunde, ynklusyf klinyske estetyk, mûnlinge sjirurgy, restauraasjetechnology, toskmorfology en ymplantology, en simulaasje [28, 29, 30, 31]. Bygelyks, Microsoft HoloLens leveret avansearre augmented reality-ark om toskûnderwiis en sjirurgyske planning te ferbetterjen [32]. Firtuele realiteittechnology leveret ek in simulaasjeomjouwing foar it ûnderwizen fan toskmorfology [33]. Hoewol dizze technologysk avansearre hardware-ôfhinklike head-mounted displays noch net breed beskikber binne yn toskûnderwiis, kinne mobile AR-applikaasjes klinyske tapassingsfeardigens ferbetterje en brûkers helpe om anatomy fluch te begripen [34, 35]. AR-technology kin ek de motivaasje en belangstelling fan studinten foar it learen fan toskmorfology ferheegje en in mear ynteraktive en boeiende learûnderfining leverje [36]. AR-learark helpe studinten om komplekse toskprosedueres en anatomy yn 3D te visualisearjen [37], wat kritysk is foar it begripen fan toskmorfology.
De ynfloed fan 3D-printe plestik toskmodellen op it ûnderwiis yn toskmorfology is al better as learboeken mei 2D-ôfbyldings en útlis [38]. Digitalisaasje fan ûnderwiis en technologyske foarútgong hawwe it lykwols needsaaklik makke om ferskate apparaten en technologyen yn te fieren yn sûnenssoarch en medysk ûnderwiis, ynklusyf toskûnderwiis [35]. Leararen stean foar de útdaging om komplekse konsepten te ûnderwizen yn in rap evoluearjend en dynamysk fjild [39], wat it gebrûk fan ferskate praktyske ark fereasket neist tradisjonele toskharsmodellen om studinten te helpen by de praktyk fan tosksnijwurk. Dêrom presintearret dizze stúdzje in praktyske AR-TCPT-ark dy't AR-technology brûkt om te helpen by de praktyk fan toskmorfology.
Undersyk nei de brûkersûnderfining fan AR-applikaasjes is krúsjaal foar it begripen fan 'e faktoaren dy't ynfloed hawwe op it gebrûk fan multimedia [40]. In positive AR-brûkersûnderfining kin de rjochting fan syn ûntwikkeling en ferbettering bepale, ynklusyf it doel, gebrûksgemak, soepele operaasje, ynformaasjewerjefte en ynteraksje [41]. Lykas te sjen is yn tabel 2, krige de eksperimintele groep dy't AR-TCPT brûkte, mei útsûndering fan Q20, hegere wurdearrings foar brûkersûnderfining yn ferliking mei de kontrôlegroep dy't plestik modellen brûkte. Yn ferliking mei plestik modellen waard de ûnderfining mei it brûken fan AR-TCPT yn 'e praktyk fan toskedokterswurk heech wurdearre. Beoardielingen omfetsje begryp, fisualisaasje, observaasje, werhelling, brûkberens fan ark en ferskaat oan perspektiven. Foardielen fan it brûken fan AR-TCPT omfetsje rap begryp, effisjinte navigaasje, tiidbesparring, ûntwikkeling fan preklinyske gravearfeardigens, wiidweidige dekking, ferbettere learen, fermindere ôfhinklikens fan learboeken en de ynteraktive, noflike en ynformative aard fan 'e ûnderfining. AR-TCPT fasilitearret ek ynteraksje mei oare praktykark en biedt dúdlike werjeften út meardere perspektiven.
Lykas te sjen is yn figuer 7, stelde AR-TCPT in ekstra punt foar yn fraach 20: in wiidweidige grafyske brûkersynterface dy't alle stappen fan tosksnijen sjen lit, is nedich om studinten te helpen tosksnijen út te fieren. Demonstraasje fan it heule tosksnijproses is krúsjaal foar it ûntwikkeljen fan tosksnijfeardigens foardat pasjinten behannele wurde. De eksperimintele groep krige de heechste skoare yn Q13, in fûnemintele fraach yn ferbân mei it helpen ûntwikkeljen fan tosksnijfeardigens en it ferbetterjen fan brûkersfeardigens foardat pasjinten behannele wurde, wat it potensjeel fan dizze ark yn 'e tosksnijpraktyk markearret. Brûkers wolle de feardigens dy't se leare tapasse yn in klinyske setting. Folchstúdzjes binne lykwols nedich om de ûntwikkeling en effektiviteit fan werklike tosksnijfeardigens te evaluearjen. Fraach 6 frege oft plestik modellen en AR-TCTP brûkt wurde koene as it nedich is, en de antwurden op dizze fraach lieten it grutste ferskil tusken de twa groepen sjen. As in mobile app die bliken dat AR-TCPT handiger te brûken wie yn ferliking mei plestik modellen. It bliuwt lykwols lestich om de edukative effektiviteit fan AR-apps te bewizen allinich op basis fan brûkersûnderfining. Fierdere stúdzjes binne nedich om it effekt fan AR-TCTP op ôfmakke tosktabletten te evaluearjen. Yn dizze stúdzje jouwe de hege brûkersûnderfiningbeoardielingen fan AR-TCPT lykwols oan dat it in praktysk ark is.
Dizze ferlykjende stúdzje lit sjen dat AR-TCPT in weardefol alternatyf of oanfolling kin wêze foar tradisjonele plestik modellen yn toskedokterspraktiken, om't it poerbêste wurdearrings krige op it mêd fan brûkersûnderfining. It bepalen fan syn superioriteit sil lykwols fierdere kwantifikaasje fereaskje troch ynstrukteurs fan tuskenlizzende en definitive snijde bonke. Derneist moat de ynfloed fan yndividuele ferskillen yn romtlike waarnimmingsfeardigens op it snijproses en de definitive tosk ek analysearre wurde. Toskkundige mooglikheden ferskille fan persoan ta persoan, wat ynfloed kin hawwe op it snijproses en de definitive tosk. Dêrom is mear ûndersyk nedich om de effektiviteit fan AR-TCPT te bewizen as ark foar toskkundige snijpraktyk en om de modulerende en bemiddeljende rol fan AR-tapassing yn it snijproses te begripen. Takomstich ûndersyk moat him rjochtsje op it evaluearjen fan 'e ûntwikkeling en evaluaasje fan ark foar toskmorfology mei help fan avansearre HoloLens AR-technology.
Gearfetsjend lit dizze stúdzje it potinsjeel fan AR-TCPT sjen as ark foar de praktyk fan tosksnijwurk, om't it studinten in ynnovative en ynteraktive learûnderfining biedt. Yn ferliking mei de tradisjonele plestik modelgroep liet de AR-TCPT-groep signifikant hegere brûkersûnderfiningskoares sjen, ynklusyf foardielen lykas rapper begryp, ferbettere learen en fermindere ôfhinklikens fan learboeken. Mei syn fertroude technology en gemak fan gebrûk biedt AR-TCPT in beloftefol alternatyf foar tradisjonele plestik ark en kin it nijelingen helpe mei 3D-skulptuerwurk. Fierder ûndersyk is lykwols nedich om de edukative effektiviteit te evaluearjen, ynklusyf de ynfloed op 'e byldhouwurkfeardigens fan minsken en de kwantifikaasje fan byldhouwurke tosken.
De datasets dy't yn dizze stúdzje brûkt binne, binne beskikber troch kontakt op te nimmen mei de oerienkommende auteur op ridlik fersyk.
Bogacki RE, Best A, Abby LM In lykweardigensstúdzje fan in kompjûterbasearre lesprogramma foar toskedokteranatomy. Jay Dent Ed. 2004;68:867–71.
Abu Eid R, Ewan K, Foley J, Oweis Y, Jayasinghe J. Selsrjochte learen en it meitsjen fan toskedoktermodellen om toskedoktermorfology te bestudearjen: studinteperspektiven oan 'e Universiteit fan Aberdeen, Skotlân. Jay Dent Ed. 2013;77:1147–53.
Lawn M, McKenna JP, Cryan JF, Downer EJ, Toulouse A. In oersjoch fan metoaden foar it ûnderwiisjen fan toskmorfology dy't brûkt wurde yn it Feriene Keninkryk en Ierlân. European Journal of Dental Education. 2018;22:e438–43.
Obrez A., Briggs S., Backman J., Goldstein L., Lamb S., Knight WG It ûnderwizen fan klinysk relevante toskedokteranatomy yn it toskedokterkurrikulum: Beskriuwing en evaluaasje fan in ynnovative module. Jay Dent Ed. 2011;75:797–804.
Costa AK, Xavier TA, Paes-Junior TD, Andreatta-Filho OD, Borges AL. De ynfloed fan it okklusale kontaktgebiet op kuspale defekten en stressferdieling. Practice J Contemp Dent. 2014;15:699–704.
Sugars DA, Bader JD, Phillips SW, White BA, Brantley CF. Gefolgen fan it net ferfangen fan ûntbrekkende efterste tosken. J Am Dent Assoc. 2000;131:1317–23.
Wang Hui, Xu Hui, Zhang Jing, Yu Sheng, Wang Ming, Qiu Jing, et al. Effekt fan 3D-printe plestik tosken op 'e prestaasjes fan in kursus toskmorfology oan in Sineeske universiteit. BMC Medical Education. 2020;20:469.
Risnes S, Han K, Hadler-Olsen E, Sehik A. In toskidentifikaasjepuzel: in metoade foar it ûnderwizen en learen fan toskmorfology. European Journal of Dental Education. 2019;23:62–7.
Kirkup ML, Adams BN, Reiffes PE, Hesselbart JL, Willis LH Is in byld mear as tûzen wurden wurdich? Effektiviteit fan iPad-technology yn preklinyske toskedokterlaboratoariumkursussen. Jay Dent Ed. 2019;83:398–406.
Goodacre CJ, Younan R, Kirby W, Fitzpatrick M. In troch COVID-19 inisjearre edukatyf eksperimint: it brûken fan thús waxen en webinars om in trije wiken yntinsive kursus toskmorfology te jaan oan earstejiers studinten. J Prosthetics. 2021;30:202–9.
Roy E, Bakr MM, George R. Needsaak foar firtuele realiteitsimulaasjes yn toskedokterûnderwiis: in oersjoch. Saudi Dent Magazine 2017; 29:41-7.
Garson J. Oersjoch fan fiifentweintich jier augmented reality-ûnderwiis. Multimodale technologyske ynteraksje. 2021;5:37.
Tan SY, Arshad H., Abdullah A. Effisjinte en krêftige mobile augmented reality-applikaasjes. Int J Adv Sci Eng Inf Technol. 2018;8:1672–8.
Wang M., Callaghan W., Bernhardt J., White K., Peña-Rios A. Augmented reality yn ûnderwiis en training: lesmetoaden en yllustrative foarbylden. J Ambient intelligence. Human Computing. 2018;9:1391–402.
Pellas N, Fotaris P, Kazanidis I, Wells D. Ferbetterjen fan 'e learûnderfining yn it basis- en fuortset ûnderwiis: in systematyske resinsje fan resinte trends yn spultsje-basearre augmented reality-learen. In firtuele realiteit. 2019;23:329–46.
Mazzuco A., Krassmann AL, Reategui E., Gomez RS In systematyske resinsje fan augmented reality yn skiekundeûnderwiis. Education Pastor. 2022;10:e3325.
Akçayır M, Akçayır G. Foardielen en útdagings ferbûn mei augmented reality yn it ûnderwiis: in systematyske literatueroersjoch. Educational Studies, red. 2017; 20:1–11.
Dunleavy M, Dede S, Mitchell R. Potinsjeel en beheiningen fan immersive gearwurkjende augmented reality-simulaasjes foar ûnderwiis en learen. Journal of Science Education Technology. 2009;18:7-22.
Zheng KH, Tsai SK Mooglikheden fan augmented reality yn wittenskiplik learen: Suggesties foar takomstich ûndersyk. Journal of Science Education Technology. 2013;22:449–62.
Kilistoff AJ, McKenzie L, D'Eon M, Trinder K. Effektiviteit fan stap-foar-stap snijtechniken foar toskedokterstudinten. Jay Dent Ed. 2013;77:63–7.
Pleatsingstiid: 25 desimber 2023