Технологияи воқеияти воқеият (AR) дар намоиши иттилоот ва 3D-и 3D асос ёфтааст. Гарчанде ки донишҷӯёни одатан аз дастгоҳҳои мобилӣ, моделҳои пластикӣ ё тасвирҳои 2-и қаблӣ истифода мешаванд, то ба таври васеъ дар буридани машқҳо ба таври васеъ истифода мешаванд. Бо сабаби табиати се-ҳунарӣ дандонҳо, хонандагони кандакории дандонпизишкӣ аз сабаби набудани воситаҳои дастрас, ки роҳнамоии пайдарпай таъмин мекунанд, дучор мешаванд. Дар ин таҳқиқот, мо асбоби таълимии аризаи арӯсиро таҳия кардем (AR-TCPP) Мо онро бо модели пластикӣ нисбат ба воситаи амалия ва таҷриба бо истифодаи он таҳия кардем.
Барои шод кардани дандонҳои буридан, мо як объекти 3D-ро ташкил додем, ки аввалин префилярӣ ва насли аввалин протокулярӣ (ҚАЛИЛИ 13) ва маникуллулентҳо ва хилди аввал (қадам). Нишондиҳандаҳои тасвирӣ бо истифода аз нармафзори Photoshop сохта шудаанд. Барномаи мобилии артишро бо истифодаи муҳаррики ваҳдат таҳия кардааст. Барои канданиҳои дандонпизишкӣ, 52 иштирокчӣ ба таври тасодуфӣ ба гурӯҳи назоратӣ таъин карда шуданд (N = 26; аз моделҳои пластикӣ) ё гурӯҳи таҷрибавӣ (n = 26; истифодаи AR-TCPP). Барои арзёбии таҷрибаи корбар саволномаи 22-ро истифода бурд. Таҳлили муқоисавии додаҳо бо истифода аз истифодаи Nonparametry Mann-Whitney шумо тавассути барномаи SPSS.
AR-TCP Карасти дастгоҳи мобилиро барои ошкор кардани аломати тасвир ва намоиши объектҳои порчаҳои дандон истифода мебарад. Истифодабарандагон метавонанд дастгоҳро барои баррасии ҳар як қадам ё шакли дандон бихоҳанд. Натиҷаҳои таҳқиқоти таҷрибаи корбар нишон дод, ки дар муқоиса бо истифодаи моделҳои пластикӣ, гурӯҳи таҷрибавии AR-TCPP ба таври назаррас ба таҷрибаи кории дандонҳо баланд шуд.
Дар муқоиса бо моделҳои анъанавии пластикӣ, AR-TCP таҷрибаи беҳтарини истифодабариро ҳангоми кандакорӣ мекунад. Восита дастрасӣ ба тавре ки он аз ҷониби корбарон дар дастгоҳҳои мобилӣ истифода мешавад, осон аст. Барои муайян кардани таъсири маърифати AR-TCCT ба миқдори дандонҳои кандашуда ва қобилиятҳои инфиродии корбар таҳқиқоти иловагӣ зарур аст.
Морфологияи дандон ва машқҳои амалӣ қисми муҳими барномаи таълимии дандонпизишкӣ мебошанд. Ин курс роҳнамоии назариявӣ ва амалӣ оид ба морфология, вазифа ва ҳайати мустақими сохторҳои дандон [1, 2] медиҳад. Усули анъанавии таълим барои омӯзиши нодор ва сипас парвандаи дандон бар асоси принсипҳои омӯхташуда мебошад. Донишҷӯён тасвирҳои дандонҳо ва моделҳои пластикиро барои дӯконҳои скулпт дар муми ё гили қадр мекунанд [3,4,5]. Фаҳмиши морфологияи дандон барои табобати барқароршавӣ ва кашолати барқароркунии дандонпизишкӣ дар амалияи клиникӣ муҳим аст. Муносибати дуруст байни антагонист ва дандонҳои petabal, ки мувофиқи шакли онҳо нишон дода шудааст, барои нигоҳ доштан муҳим аст [6, 7]. Гарчанде ки курсҳои дандонпизишкӣ метавонанд ба донишҷӯён дар фаҳмиши ҳамаҷонибаи ахлоқии дандонпизишкӣ кӯмак расонанд, онҳо то ҳол ба мушкилот дар раванди буридан бо амалияҳои анъанавӣ дучор меоянд.
Навбатҳо ба амалияи морфологияи дандонпизишкӣ бо мушкилии тафсир ва таҷзия кардани тасвирҳои 2D дар се андоза дучор меоянд (3D) [8,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,10] Шаклҳои дандон одатан аз ҷониби расмҳои ду андоза ё аксҳо муаррифӣ карда мешаванд, ки дар душвориҳо дар зинапои зинапгологияи дандонпизишкӣ мегарданд. Ғайр аз он, зарурати зудтар кардани канданиҳои дандон дар фазои маҳдуд ва вақт, ба донишҷӯён дар консепсияҳои консептуалӣ ва тасаввуроте, ки тасвири 3D мушкил аст [11]. Гарчанде ки моделҳои дандонпизишкии пластикӣ (дар шакли қисман пурра хатм карда мешаванд) мусоидат мекунанд, зеро моделҳои пластикии тиҷоратӣ аксар вақт пешбинӣ шудаанд ва имкониятҳои таҷрибаро барои муаллимон ва донишҷӯён маҳдуд мекунанд [4]. Ғайр аз он, ин моделҳои машқҳо аз ҷониби муассисаи таълимӣ тааллуқ доранд ва наметавонанд аз ҷониби донишҷӯёни алоҳида тааллуқ дошта бошанд, дар натиҷаи бори вазнин дар вақти синфҳои ҷудогона. Тренерҳо аксар вақт шумораи зиёди хонандагони синну солро тақозо мекунанд ва аксар вақт ба усулҳои анъанавии таҷрибавӣ такя мекунанд, ки метавонад интизори интизории тамоюли тренеративии марҳилаҳои мобайнии даргузинҳои мобайнӣ бошад [12]. Аз ин рӯ, як дастури кандашуда барои мусоидат ба амалияи канданиҳои дандон аст ва маҳдудияти маҳдудиятҳои аз ҷониби моделҳои пластикӣ муқарраршуда вуҷуд дорад.
Технологияи воқеияти мусобиқа (AR) ҳамчун воситаи ояндадор барои такмили таҷрибаи омӯзиш ба вуҷуд омадааст. Бо бартарии маълумоти рақамӣ ба муҳити зисти воқеӣ, технологияи AR метавонад ба донишҷӯён хонандагонро бо таҷрибаи интерактивӣ ва бебозгашт пешниҳод кунад [13]. Гарзт бор кард [14] Бо се насли якуми таснифоти соҳаи маориф ба 25-солаи 25 соли таҷриба кашид хусусиятҳо. . Пас аз таъсис ва насбшуда, барномаҳои мобилӣ имкон медиҳанд, ки камера маълумоти иловагӣ дар бораи объектҳои эътирофшударо эътироф ва нишон диҳад, бо ин сурат таҷрибаи корбарро такмил медиҳад. [15, 16]. Технологияи AR корҳо тавассути кам кардани рамз ё барчаспҳои тасвирро аз камераи мобилӣ, ки ҳангоми ошкор кардани маълумоти 3D маълумоти 3D нишон дода мешаванд, иҷро мекунад [17]. Бо роҳи идоракунии дастгоҳҳои мобилӣ ё нишондиҳандаҳои тасвир, корбарон метавонанд ба осонӣ риоя кунанд ва ба таври дақиқ мушоҳида кунанд ва фаҳманд. Дар баррасии аз ҷониби Akçayır ва Akçayır` 19] ёфт шуд, ки "шавқовар" ва бомуваффақияти иштироки "Иштироки омӯзиш" -ро зиёд кард. Аммо, бинобар мураккабии маълумот, технология метавонад "барои донишҷӯён барои истифода бурдан" ё боиси сарнахтии иловагии таълимӣ, "душвор бошад", "душвор аст". Аз ин рӯ, бояд барои баланд бардоштани арзиши таълимии AR тавассути баланд бардоштани иқтисодӣ ва коҳиш додани изофабори душвории вазифавӣ бояд талошҳо гузаронида шаванд. Ин омилҳо бояд ҳангоми истифодаи технологияи AN AR-ро барои ташкили абзорҳои таълимӣ барои амалияи канданиҳои дандон ҳисобида шаванд.
Барои самараноки донишҷӯён дар кандакории дандон дар канданиҳои дандонпизор бо истифодаи муҳити лод, ҷараёни пайваста бояд риоя шавад. Ин усул метавонад коҳиш додани тағйирпазирӣ ва мусоидат ба малакаҳои [22] -ро фароҳам орад. Карверҳо метавонанд сифати кори худро бо роҳи кирояи қадам ба қадами интиқоли дандони рақамӣ беҳтар кунанд [23]. Дар асл, равиши омӯзиш дар марҳилаи марҳила нишон дода шудааст, ки азхудкунии малакаҳои Scultinging дар муддати кӯтоҳ самаранок бошад ва кам кардани хатогиҳо дар тарҳрезии ниҳоии барқарорсозӣ [24]. Дар соҳаи барқарорсозии дандонпизишкӣ, истифодаи равандҳои харобкунӣ дар сатҳи дандон як роҳи самаранокест барои кӯмак ба донишҷӯён барои беҳтар кардани малакаҳои худ [25]. Ин таҳқиқот барои таҳияи воситаи амалияи идоракунии дандонпизишкӣ (AR-TCPP), ки барои дастгоҳҳои мобилӣ мувофиқ аст ва таҷрибаи корбарии онро арзёбӣ мекунад. Илова бар ин, тадқиқот муқоиса кардани таҷрибаи корбарии AR-TCPT бо моделҳои маҷрои анъанавии стандартӣ барои арзёбии потенсиали AR-TCPP ҳамчун воситаи амалӣ.
AR-TCP барои дастгоҳҳои мобилӣ бо истифодаи технологияи AR тарҳрезӣ шудааст. Ин восита барои эҷоди моделҳои 3-юми консерти 9D, пеш аз мӯҳлат пешсаф аст, аввал Maxillary аввал, аввалин пешакии миксиналӣ ва аввалин mandiars. Моделсозии ибтидоии 3D бо истифода аз 3D студияи MAX (2019, Autodesk Inc., Autodesk Inc., ASA) бо истифода аз бастаи нармафзори ZBRUSION (2019, Pickologic Exp., ACA) гузаронида шуд. Нишондиҳандаи тасвир бо истифодаи нармафзори Photoshop гузаронида шуд (Adobobst Solor Collection Collect.vernation), ки барои эътироф кардани камераҳои мобилӣ тавассути камераи мобилӣ таҳия шудааст (PTC Incial; HTTP: //devifcer.vufiffer.vuffer.vuffer.vuffer.vuffer.vufiffer.vufifcer.vuffer.vuffer.vuffer.vuffer.vuffer.vuffer.vuffer.vuffer.vuffer.vuffer.vuffer.vuffer.vuffer.vufifcer.vuffer comp). Барномаи AR бо истифода аз муҳаррики ваҳдат татбиқ карда мешавад (12 марти соли 2019, Технологияҳои ягонаи ваҳдат, ИМА) ва баъдан дар дастгоҳи мобилӣ насб ва оғоз карда мешавад. Барои арзёбии самаранокии AR-TCPP ҳамчун воситаи амалияи канданиҳои дандонпизишкӣ, ширкаткунандагон ба таври тасодуфӣ аз синфи модели дандонпизишкии 2023 барои ташкили гуруҳи назоратӣ ва гурӯҳи озмоишӣ ба таври тасодуфӣ интихоб карда шуданд. Иштирокчиён дар гурӯҳи таҷрибавӣ ба AR-TCPT истифода мешаванд ва гурӯҳи назорат моделҳои пластикӣ аз кандакории доғҳои шафати дандонҳои доғҳо (NISSIN DO., Ҷопон). Пас аз ба итмом расидани вазифаи буридани дандон, таҷрибаи корбарии ҳар як воситаи дастӣ таҳқиқ карда шудааст ва муқоиса карда шуд. Раванди тарҳи омӯзишӣ дар расми 1 нишон дода шудааст. Бо розигии Шӯрои институтсионалии Донишгоҳи Миллии Ҷанубӣ (Рақами Ҷанубӣ: NSU-202222212-002).
Моделсозии 3D ба таври мунтазам хусусияти морфологии сохторҳои бароҳат ва кории сохторҳои mesial, фарқкунандаи мижалӣ, фарқкунандаи мижалӣ, доғдор ва рӯйпӯши дандонҳои дандонҳои дандонҳо ва рӯйпӯши дандонҳоро истифода мебарад. Макилия Canine ва дандонҳои якуми Maxillary Statal 16 Дандонҳои Makilary 16, аввалин примолинҳо қисмҳои 13-ро ҳамчун сатҳи 13 нишон медиҳанд ва дар сатҳи филмҳои дандонпизишкӣ нигоҳ дошта мешаванд , тавре ки дар расми нишон дода шудааст. 2 бошад. Дар расми ниҳоӣ пайдарпаии доғҳо нишон дода шудааст. Дар модели ниҳоӣ матнҳо ва чуқуриҳо сохтори депрессияи дандон ва сохторҳои таъғро, ки диққати наздикро талаб мекунанд, дохил мекунанд. Дар оғози марҳилаи кандашуда, ҳар як сатҳи ранг барои нишон додани самтҳои он рамзгузорӣ шудааст ва блоки мум бо хати қаҳваранг, ки қисмҳои бояд бардошта шаванд, нишон дода шудааст. Сатҳи mesial ва distal аз нуқтаҳои сурх барои нишон додани нуқтаҳои тамосии дандон, ки пешгӯиҳо боқӣ хоҳанд монд ва дар вақти буридан бартараф карда намешаванд. Дар сатҳи рӯйпӯшҳо, нуқтаҳои сурх ҳар як сипариро ҳамчун ҳифзшуда нишон медиҳанд ва тирҳои сурх самти канданикунонро ҳангоми буридани блоки муми нишон медиҳанд. Моделсозии қисмҳои нигоҳдорӣ ва хориҷшуда, тасдиқи модфологияи қисмҳои боқимондаро дар вақти қадамҳои блоки Кумла имкон медиҳад.
Симуллятсияи пешакии объектҳои 3D-ро дар раванди канданиҳои дандонпизишк бо қадам ба қадри кофӣ ба қадам эҷод кунед. а: сатҳи мафарҳои аввалин префилярҳои аввал; B: меъёри лағжиши каме бартаридиҳӣ ва мафлясионӣ в: сатҳи мафарҳои Maxillary Аввалин решакан D: сатҳи андозаи каме максимари максималии максимумӣ, аввалин решакан ва mesiobucccal. сатҳи. Б - рӯъё; LA - садои LA М - садои тиббӣ.
Объектҳо (3D) объектҳо раванди қадам ба қадами буридани дандон мебошанд. Ин акс объектҳои 3D-ро пас аз ҷараёни моделсозии моҳирии максималӣ нишон медиҳад ва барои ҳар як қадами минбаъда тафсилот ва матнро нишон медиҳад. Маълумотҳои дуюми моделсозии 3D объекти ниҳоии 3D-ро дар дастгоҳи мобилӣ такмил медиҳанд. Хатҳои нуқта бахшҳои амволи дандро ташкил медиҳанд ва қисмҳои ҷудогона онҳое мебошанд, ки пеш аз қисме, ки хати боэътимодро дар бар мегирад, метавонанд дохил шаванд. Сатри 3D сурх самти буридани дандонро нишон медиҳад, гардиши сурх дар сатҳи рабӣ минтақаи алоқаи тамосро нишон медиҳад ва силиндраи сурх дар сатҳи рӯйшараҷа кӯзаҳои дагиро нишон медиҳад. A: Хатҳои ҷойгиршуда, хатҳои сахт, доираҳои сурх дар рӯи замин ва қадамҳои дурдаст нишон медиҳанд, ки блоки ҷудошаванда мебошад. B: Анҷоми тахминии ташаккули ҳамлии аввал аз даҳони болоӣ. C: Бозраси тафсилоти maxillary Аввалин Макрит, тирчаи сурх самти риштаи дўшаи дандон ва spreder, Cusp сурх, хати сахт дар сатҳи он бурида мешавад. D: Аввалин решакан як maxillary-ро пур кунед.
Барои ошкор кардани қадамҳои шодмонии минбаъда бо ёрии дастгоҳи мобилӣ, ки чаҳор нишондиҳандаи пайдоиши мӯътадил метавонад як прадри аввал, аввалин руҳи аввал омода карда шуда, аввалин решакан ва максималии cannine. Нишони тасвирҳо бо истифодаи нармафзори Photoshop таҳия шудаанд (2020, Adobo, Adobe Co Хосе, Сан-Хосе, CAR), ки дар расми 4 нишон дода шудааст муҳаррики Vufforia (AD Маркерния) нармафзори эҷодӣ) ва нишондиҳандаҳои тасвириро бо истифода аз муҳаррики ваҳдат пас аз гирифтани сатҳи шинохтани як намуди тасвир. Модели дандони данди 3D тадриҷан ба нишондиҳандаҳои тасвирӣ пайваст аст ва вазифа ва андозаи он дар асоси нишондиҳандаҳо муайян карда мешавад. Муҳаррики ваҳдат ва барномаҳои Android-ро истифода мебарад, ки онҳоро дар дастгоҳҳои мобилӣ насб кардан мумкин аст.
Tag тасвир. Ин аксҳо нишонаҳои тасвирро, ки дар ин таҳқиқот истифода мешаванд, нишон медиҳанд, ки камераи телефони мобилӣ, ки бо навъи дандон эътироф шудааст (рақам дар ҳар як давра). а: рулҳои аввал аз мадолат; B: протоколати аввал аз вакил; в: Аввалин решаканшудаи maxillary; D: Cannine Canine.
Иштирокчиён аз синфи якуми амалӣ дар бораи табъманди стомпологии шӯъбаи дандонпизишкии кафедраи гигиенаи гигиенаи дандонпизишкӣ, Донишгоҳи Суғус, Gyeonggi-амалӣ ба кор ҷалб карда шуданд. Ба иштирокчиёни потенсиалӣ дар бораи: (1) Иштирок ихтиёрӣ аст ва ягон музди молиявӣ ё академиро дар бар намегирад; (2) Гурӯҳи назоратӣ аз моделҳои пластикӣ истифода хоҳад кард ва гурӯҳи таҷрибавӣ истифодаи барномаи мобилиро истифода мебарад; (3) Таҷриба се ҳафта давом мекунад ва се дандонро дар бар мегирад; (4) истифодабарандагони андроид пайвандро барои насб кардани барнома мегиранд ва корбарони IOS-ро бо AR-TCPP насб мекунанд; (5) AR-TCTP бо ҳамон тавре ки дар ҳарду система кор мекунад; (6) ба таври тасодуфӣ Гурӯҳи назоратӣ ва гурӯҳи таҷрибавиро таъйин мекунанд; (7) кандакории дандонҳо дар лабораторияҳои гуногун амалӣ карда мешавад; (8) пас аз таҷриба, гузаронида мешавад; (9) Гурӯҳи назоратӣ метавонад пас аз таҷриба аз AR-TCPP истифода барад. Ҳамагӣ 52 иштирокчӣ ихтиёрист ва варақаи розигии он аз ҳар як иштирокчӣ гирифта шудааст. Назорат (n = 26) ва гурӯҳҳои таҷрибавӣ (N = 26) ба таври тасодуфӣ бо истифодаи функсияи тасодуфӣ дар Microsoft Excel (2016, Redmond, USA) таъин карда шуданд. Дар Расми 5 ҷалби иштирокчиён ва тарҳи таҷрибавӣ дар диаграммаи ҷараён нишон дода шудааст.
Тарҳи омӯзишӣ барои омӯхтани таҷрибаи иштирокчиён бо моделҳои пластикӣ ва барномаҳои воқеияти афзоиш.
27 март, 2023, гурӯҳи таҷрибавӣ ва гуруҳи таҷрибавӣ, ки AR-TCPT ва моделҳои пластикиро барои ҳаллу фасли дандон, мутаносибан, барои се ҳафта истифода бурданд. Иштирокчиён пешвои ҳайкал ва моларӯз, аз ҷумла як прадри аввал, аввалин протибулярӣ ва аввалин преколуба, ҳама бо хусусиятҳои мураккаби морфологӣ. Мессияҳои Максиссия ба ҳайкалча дохил карда намешаванд. Иштирокчиён дар як ҳафта се соат барои буридани дандон доранд. Пас аз фиреби дандон, моделҳои пластикӣ ва нишонаҳои гурӯҳҳои назоратӣ ва таҷриба мутаносибан истихроҷ карда шуданд. Бе Шинохтани тасвири тасвир, объектҳои 3D аз ҷониби A A An-Tctp такмил дода намешавад. Барои пешгирии истифодаи дигар воситаҳои таҷриба, гурӯҳҳои таҷрибавӣ ва назоратӣ дар утоқҳои алоҳида кандакорӣ карданд. Фикрҳои дар зери шакли дандон пас аз анҷоми таҷриба барои маҳдуд кардани таъсири дастурҳои омӯзгорон таъмин карда шуд. Саволнома пас аз буридани молварин нахустин, ки дар ҳафтаи сеюми апрел сохта шудааст, гузаронида шуд. Саволномаи тағирёфта аз Сандерс ва дигарон. Alfalea ва дигарон. 23 савол аз [26] истифода бурда мешавад. [27] Фарқиятҳои шакли дил дар воситаҳои таҷриба. Аммо, дар ин тадқиқот, як ашёи роҳбари мустақим дар ҳар сатҳ аз Alfalahahahahahahahahahahahahs хориҷ карда шуд. [27]. 22 ашёе, ки дар ин таҳқиқот истифода мешаванд, дар ҷадвали 1 нишон дода шудаанд. Гурӯҳҳои назоратӣ ва таҷрибавбарҳо α арзишҳои 0,587 ва 0.912 доштанд.
Таҳлили маълумот бо истифода аз нармафзори оморӣ истифода бурда шуд (V25.0, IBM CO., Армонск, NY, UM, ИМА) иҷро карда шуд. Санҷиши дуҷониба дар сатҳи аҳамият аз 0.05 иҷро карда шуд. Санҷиши дақиқи моҳидорӣ барои таҳлили хусусиятҳои гендерӣ, синну сол, синну сол, ҷои зисти дандонпизишкӣ барои тасдиқи паҳн кардани ин гурӯҳҳои назоратӣ ва таҷрибавӣ истифода мешуд. Натиҷаҳои санҷиши Шапри-WILK нишон доданд, ки маълумоти пурсиш ба таври муқаррарӣ тақсим карда нашуд (P <0,05). Аз ин рӯ, барои муқоисаи гурӯҳҳои назорат ва таҷрибавӣ санҷиши Антахлетикӣ Mann-Whipney UN Manne-Whitney шумо истифода мешуд.
Воситаҳои иштирокчиёни машқҳои кандакории дандонҳо дар расми 6 нишон дода мешаванд. AR-TCPT камераи дастгоҳро барои муайян кардани аломати тасвирҳо истифода мебарад ва объекти такмилдодашударо дар экран истифода мекунад, ки иштирокчиён метавонанд дар вақти воқеӣ идора кунанд ва назорат кунанд. Тугмаҳои дастгоҳи мобилӣ "ва" қаблӣ "ба шумо имкон медиҳад, ки марҳилаҳои кандакорӣ ва хусусиятҳои морфологии дандонҳо ба таври муфассал мушоҳида кунед. Барои сохтани дандоне, истифодабарандагони AR-TCPT мунтазам модели беҳтаршудаи 3D-и экрани дандонро бо блоки муми муқоиса мекунанд.
Дандонҳоро идора кунед. Ин акс муқоисаи байни амалияи канданиҳои анъанавии дандон (TCP) -ро бо истифодаи моделҳои пластикӣ ва қадами TCP истифода мекунад. Донишҷӯён метавонанд қадамҳои 3-ро бо пахш кардани тугмаҳои навбатӣ ва қаблӣ тамошо кунанд. A: Модели пластикӣ дар маҷмӯи моделҳои қадами қадам барои кандакорӣ кардани дандон. B: TCP бо истифодаи асбоби воқеист. C: TCP Бо истифода аз воситаи воқеияти афзояндаи ташкилоти финалии маникуллавӣ. D: Раванди муайян кардани қаторкӯҳҳо ва чуқуриҳо. Ман, нишонаи тасвир; MD, дастгоҳи мобилӣ; NSB, "оянда"; PSB, "Пештар"; SMD, дорандаи дастгоҳи мобилӣ; ТҶ, мошини ғункунии дандон; W, Блоки муми
Дар робита ба ду гурӯҳи ба таври тасодуфӣ интихобшуда аз ҷиҳати гендания, синну сол, ҷои истиқомат ва таҷрибаи канданиҳои дандонпизишкӣ фарқияти назаррас вуҷуд надоштанд. Гурӯҳи назоратӣ аз 96,2% занон иборат буд (N = 25) ва 3.8% мардон (N = 1), дар ҳоле ки гурӯҳи таҷрибавӣ аз занҳо иборат буд (N = 26). Гурӯҳи назоратӣ аз 61,5% (N = 16) 20 сол, 26,9% (N = 7) аз иштирокчиёни синнашон 21 сола ва 11,5% (N = 3) аз ҷониби иштирокчиёни Солд 2,5%, пас назорати озмоишӣ Гурӯҳ аз 73,1% (N = 19) аз иштирокчиёни 20-сола, 19,2% (N = 5) аз иштирокчиёни 21 сола ва 7,7% (N = 2) аз иштирокчиёни солон иборат буд. Дар робита ба истиқомат, 69,2% (N = 18) Гурӯҳи назоратӣ дар Gyeonggi-и худ зиндагӣ мекарданд ва 23.1% (n = 6) дар Сеул зиндагӣ мекарданд. Дар муқоиса, 50.0% (n = 13) Гурӯҳи таҷрибавӣ дар Gyeonggi-и худ зиндагӣ мекарданд ва 46,2% (N = 12) дар Сеул зиндагӣ мекарданд. Ҳиссаи гурӯҳҳои назорат ва таҷрибавӣ дар Ичейҳо зиндагӣ мекунанд 7,7% (N = 2) ва 3.8% (n = 1), ки мутаносибан. Дар гурӯҳи идоракунӣ, 25 иштирокчӣ (96,2%) таҷрибаи қаблӣ бо кандакории дандонҳо набуд. Ба ин монанд, 26 иштирокчиён (100%) дар гурӯҳи таҷрибавӣ таҷрибаи қаблӣ бо кандакории дандонҳо набуд.
Дар ҷадвали 2 омори тавсифӣ ва муқоисаи омории вокунишҳои ҳар як гурӯҳро ба 22 унсури пурсиш пешниҳод мекунад. Дар байни гурӯҳҳо дар посухҳо дар посухҳо ба ҳар як 22 саволнома фарқияти назаррас вуҷуд доштанд (P <0.01). Дар муқоиса бо гурӯҳи назоратӣ, гурӯҳи таҷрибавӣ холҳои миёна ба 21 саволномаҳо баландтар буд. Танҳо дар бораи саволи 20 (Q20) аз саволнома аз гурӯҳи таҷрибавӣ холҳои гуруҳи назоратро ташкил дод. Гистограмма дар расми 7 Иҷро нишон медиҳад, ки фарқияти холҳои маъно дар байни гурӯҳҳо нишон медиҳад. Ҷадвали 2; Дар расми 7 инчунин натиҷаҳои таҷрибаи корбар барои ҳар як лоиҳа нишон медиҳад. Дар гурӯҳи назоратӣ, унсури баландтарин саволе дошт Q21 ва ашёи пасттарин савол дод Савол Q6. Дар гурӯҳи таҷрибавӣ, унсури баландтарин ба Q13 саволе дошт ва ашёи пасттарин савол Q20 дошт. Ҳамчун дар расми 7, фарқияти калонтарини миёна дар байни Гурӯҳи назоратӣ ва гурӯҳи таҷрибавӣ дар Q6 ба қайд гирифта шудааст ва дар Q22 хурдтар ба мушоҳида мерасад.
Муқоисаи холҳои саволнома. Графикаи барҳам додани холҳои миёнаи гуруҳи назоратӣ бо истифодаи модели пластикӣ ва гурӯҳи таҷрибавӣ бо истифодаи аризаи мусобиқа. AR-TCPP, як асбоби амалии дандонпизишкии стандартӣ.
Технологияи AR дар соҳаҳои стоматология, аз ҷумла эстетикаи клиникӣ, ҷарроҳии шифоҳӣ, технологияи барқароркунанда, морфонология ва моделиратсия ва моделсозӣ ва моделсозӣ ва моделсозӣ [28, 29, 39, 31. Масалан, Microsoft Sololences абзорҳои воқеиятро барои беҳтар намудани маърифати дандонпизишкӣ ва ҷарроҳии ихтисосӣ пешниҳод мекунанд [32]. Технологияи виртуализикӣ инчунин муҳити моддуваффақиятро барои магмологияи дандонпизишкӣ фароҳам меорад [33]. Гарчанде ки ин намоишҳои технологии пешрафта ҳанӯз дар таълими дандонпӯст, ҳанӯз дастрас нестанд, ки малакаҳои клиникии аризаро беҳтар кунанд ва ба корбарон кӯмак расонанд ва зуд ба даст оранд, ки Anatomy [34, 35]. Технологияи AR низ метавонад ҳавасмандӣ ва ҳавасмандии донишҷӯёнро ба магбологияҳои дандонпизишкӣ афзоиш диҳад ва таҷрибаи омӯзиши интерактивӣ ва ҷалби омӯзиширо ташкил диҳад [36]. Воситаҳои • AR омӯзиши донишҷӯён дар 3D ба донишҷӯён кӯмак мекунанд, ки тартиби мураккаби дандонпизишк ва анатомияи 37 | -ро дар 37 [37] барои фаҳмидани морфологияи дандон хеле муҳим аст.
Таъсири 3D моделҳои пластикӣ оид ба мӯзаҳои таълимии пӯсти дандон чопшуда аллакай нисбат ба китобҳои дарсии бо тасвирҳои 2D ва шарҳҳо беҳтар аст [38]. Бо вуҷуди ин, рақамисозии пешрафти таълимӣ ва технологияҳои технологӣ, ки дар соҳаи тандурустӣ ва таҳсилоти тиббӣ, аз ҷумла маълумоти дандонпизишкӣ содир карда шудааст, ҷорӣ карда шуд. Муаллимон бо мушкилоти магистрҳои мураккаб дар соҳаи босуръат рушдёбанда, ки илова бар моделҳои ҷараёни анъанавии стандартӣ барои кӯмак ба донишҷӯён дар амалияи канданиҳои дандонпизишкӣ истифода мебаранд. Аз ин рӯ, ин таҳқиқот асбоби амалии AR-TCPT-ро пешниҳод менамояд, ки технологияи AR-ро барои мусоидат дар амалияи морфологияи дандон истифода мебарад.
Тадқиқот оид ба таҷрибаи корбарии AR барномаҳо барои фаҳмидани омилҳои таъсиркунандаи мултимедиявӣ муҳим аст [40]. Таҷрибаи мусбати худ метавонад самти рушд ва такмил, аз он ҷумла ҳадаф, амалиёти ҳамвор, намоиши иттилоот ва ҳамкорӣро муайян кунад. Чӣ тавре ки дар ҷадвали 2 нишон дода шудааст, ба истиснои Q20, гурӯҳи таҷрибавӣ, бо истифодаи AR-TCP-ро дар муқоиса бо гурӯҳи назоратӣ бо истифодаи моделҳои назоратӣ қабул намуд. Дар муқоиса бо моделҳои пластикӣ, таҷрибаи истифодаи AR-TCPT дар амалияи канданиҳои дандонпизишкӣ баҳо дода шуд. Арзёбӣ фаҳмотҳо, визуализатсия, мушоҳида, такаказ, фоидаи асбобҳо ва гуногунрангии дурнамо мебошанд. Бартариҳои истифодаи AR-TCPT-ро бо истифода аз ER-TCP фаҳмиши босуръати фаҳмиши самаранок, пасандозҳои дақиқ, рушди ҳамаҷонибаи китобҳои асосии таълимӣ, кам кардани хусусияти интерактивӣ, лаззат ва иттилоотии таҷриба. AR-TCPT инчунин ба ҳамкорӣ бо дигар воситаҳои амалӣ мусоидат мекунад ва нуқтаи назари аниқро аз нуқтаи назари гуногун таъмин мекунад.
Чӣ тавре ки дар расми 7 нишон дода шудааст, нуқтаи иловагӣеро дар саволи 20 пешниҳод кард 20: Интерфейси муштараки истифодабарандаи графикии графикӣ, ки барои кӯмак ба донишҷӯён тамоми қадамҳои канданиҳои дандон зарур аст. Намоиши тамоми раванди канданиҳои дандонпизишкӣ барои таҳияи малакаҳои канданиҳои дандонпизишкӣ барои табобати беморон муҳим аст. Гурӯҳи таҷрибавӣ холҳои баландтаринро дар Q13 ба даст овардааст, ки барои кӯмак расонидан ба малакаҳои канданиҳои дандонпизишкӣ ва такмил додани малакаҳои корбар, таъкид кардани нерӯи ин восита дар таҷрибаи канданиҳои дандон. Истифодабарандагон мехоҳанд, ки малакаҳоро дар муҳити клиникӣ дарс гиранд. Аммо, барои арзёбии рушд ва самарабахшии малакаҳои воқеии дандонҳо таҳқиқи минбаъда заруранд. Саволи 6 пурсид, ки оё моделҳои пластикӣ ва AR-TCTP метавонанд ҳангоми зарурат ва посухҳо ба ин савол фарқияти калонтарини ду гурӯҳ нишон дода шаванд. Ҳамчун як барномаи мобилӣ, AR-TCP исбот кард, ки барои истифода ба моделҳои пластикӣ истифода мебарад. Аммо, исбот кардани самарабахшии таълими ARS-ро дар асоси таҷрибаи корбарон мушкил боқӣ мемонад. Тадқиқотҳои иловагӣ барои арзёбии таъсири AR-TCCTP дар лавҳаҳои дандонпизишкӣ заруранд. Аммо, дар ин таҳқиқот, таҷрибаи баланди истифодабарандагони AR-TCPT метавонад имконоти худро ҳамчун воситаи амалӣ нишон диҳад.
Ин таҳқиқоти муқоисавӣ нишон медиҳад, ки AR-TCPT метавонад алтернативаи арзишманд ё пур аз моделҳои анъанавии пластикӣ дар офисҳои дандонпизишкӣ бошад, чунон ки ба таври хуб ба назар гирифтани таҷрибаи корбарон метавонад мувофиқ бошад. Бо вуҷуди ин, муайян кардани бартарияти он аз ҷониби омӯзгорони устухони фосилавӣ ва ниҳоӣ талаб карда мешавад. Ғайр аз он, таъсири фарқиятҳои инфиродӣ дар қобилияти тасаввуроти фазоӣ оид ба раванди кандакорӣ ва дандони ниҳоӣ бояд таҳлил карда шавад. Қобилиятҳои дандонпизишкӣ аз шахс ба шахс фарқ мекунанд, ки метавонад ба раванди кандакор ва дандони финал таъсир расонад. Аз ин рӯ, барои исботи самаранокии AR-TR-TRARTS ҳамчун воситаи амалияи канданиҳои дандонпизишкӣ ва фаҳмидани нақши модулкунӣ ва миёнаравии ариза дар раванди мавриди таваҷҷӯҳ зарур аст. Тадқиқоти оянда бояд ба арзёбии таҳия ва арзёбии воситаҳои стомпологии стомпологияи дандонпизишкӣ равона карда шаванд.
Хулоса, ин тадқиқот потенсиали AR-TR-TR-TRART-ро ҳамчун воситаи амалияи канданиҳои дандонпизишкӣ нишон медиҳад, зеро он донишҷӯён таҷрибаи инноватсионӣ ва интерактивиро таъмин мекунад. Дар муқоиса бо гурӯҳи модели анъанавии пластикии AR-TCPT холҳои баландтари истифодабарандагонро нишон дод, аз ҷумла фоидаҳо, аз қабили фаҳмиши тезтар, омӯзиши китобҳо ва аз вобастагии китобҳои таълимӣ ба таври назаррас нишон дод. Бо технологияи шинос ва осонии истифода, AR-TCP алтернативаи ояндадорро ба воситаҳои пластикӣ пешниҳод мекунад ва метавонад ба наврасӣ ба туфайли 3D кӯмак расонад. Бо вуҷуди ин, барои арзёбии самаранокии он, аз ҷумла таъсири он ба қобилиятҳои интихобшудаи одамон ва миқдори дандонҳои ҳайкали одамон таҳқиқоти иловагӣ зарур аст.
Тамаспаҳои дар ин таҳқиқот истифодашуда тавассути тамос бо муаллифи мувофиқ оид ба дархости асоснок мавҷуданд.
Bogacki RE, Беҳтарин A, abby lm омӯзиши барномаи таълимии анатомияи анатомияи зеризаминӣ. Jay cons ed. 2004; 68: 867-71.
Abu eid r, ewan k, foley j, oneis j, Ҷайассехе j. Гирифтани модели омӯзиши омӯзиши худ ва дандонпизишкӣ барои омӯзиши морфологияи дандонпизишкӣ: Дурнамои донишҷӯён дар Донишгоҳи Абердин, Шотдонлия. Jay cons ed. 2013; 77; 77: 1147-53.
Ситан М, МакКенна jp, Crand, jf, поён ej, ба ларза E. Шарҳи усулҳои таълими морфологии дар Британияи Кабир ва Ирландия. Маҷаллаи аврупоии таҳсилоти дандонпизишкӣ. 2018; 22: E438-43.
Обрес А., Бриггс С., Голгстер С., Goldstein l. Jay cons ed. 2011; 75: 797-804.
CASTA AK, Xavier TA, PASER-LIGER TD, Andreatta-filho ud, beys al. Таъсири минтақаи алоқаи тамос оид ба норасоии куспал ва тақсимоти стресс. J j j j 2014; 15: 699-704.
Шаколҳо Да, Бадер jd, phillips Sw, Сафед BA, Brantley CF. Оқибатҳои иваз кардани дандонҳои бозгашт. Ҷойҳои занона. 2000; 131: 1317-23.
Ванг Хуи, xu hui, zhang jing, yu Шенг, Мидс, Жен, Ж. Таъсири 3D дандонҳои пластикӣ чопшудаи чопҳои чопӣ дар иҷрои курси морфологӣ дар Донишгоҳи Чин. Таълими тиббии BMC. 2020; 20: 469.
Ризнес S, Ҳан К, Ҳанлер-Олсен-Олсен E, Seeck A. Supzaze муайянкунии дандон: Усули таълим додан ва омӯзиши морфологияи дандон. Маҷаллаи аврупоии таҳсилоти дандонпизишкӣ. 2019; 23: 62-7.
Kirkup ML, Адамс BN, Реперс Па, Хесселбарт Ҷик, Излис Лхест, ки ба ҳазор калима аст? Самаранокии технологияи IPAD дар курсҳои лабораторӣ. Jay cons ed. 2019; 83: 398-406.
Wallacre CJ, ҷавон ', FITZYPANCK М. як озмоиши таълимӣ ва веб-сахдаҳои манзилӣ бо мақсади таълими сеҳафтаинаи дандонпизишкии дандонпизишкии дандонпизишкӣ ба донишҷӯёни соли аввал Promthetics. 2021; 30: 202-9.
Рой д: БОКР ММ, Ҷорҷ Р. Барои як моделҳои воқеии виртуалӣ дар таҳсилоти дандонпизишкӣ ниёз дорад: Шарҳи. САҲИФАҲОИ САЪИИ 2017; 29: 41-7.
Гарсон Ҷ. Шарҳ аз бисту панҷ соли таҳсилоти воқеият. Ҳамкориҳои мултимоди технологӣ. 2021; 5: 37.
TAN SY, Arshade h., Абдуллоҳ А. Барномаҳои самаранок ва пурқуввати мобилии мусобиқа. Int j aver technolol technolol. 2018; 8: 1672-8.
Ванг М., Бернхардт В., Бернхардт Ҷ., Сафед К., Peña-rios a. воқеияти зиёдшуда дар таҳсил ва омӯзиш. Усулҳои таълим ва мисолҳои таълимӣ. Jminciative emportion. Ҳисобкунакҳои инсон. 2018; 9: 1391-402.
Pellas N, fotaris P, Қазанидис Ман, хуб. Воқеияти виртуалӣ. 2019; 23: 329-46.
Mazzuco A., KrassMann Al, Reategui E., Гомес аз баррасии мунтазами воқеияти воқеият дар химия. Пастори маориф. 2022; 10: e3325.
Akçayır m, AKCYıR G. имтиёзҳо ва душвориҳои марбут ба воқеаи афзояндаи воқеият дар соҳаи маориф: Шарҳи систематикӣ. Таҳқиқоти таълимӣ, ED. 2017; 20: 1-11.
Dunlive M, Sourve S, Mitchell r. Потерлелл ва маҳдудияти ваҳдати воқеияти воқеияти афзоянда барои таълим ва омӯзиш. Маҷаллаи Технологияи илмии илм. 2009; 18: 7-22.
Zhengge h, љавонњоњи љавонњои воқеияти љнќиќилаи љаробї дар таълими илм: пешниҳодњои тадќиќи оянда. Маҷаллаи Технологияи илмии илм. 2013; 22: 449-62.
Кило гуна кило МакКензии L, D'Eon M, Tratcher k. Таъсири истифодаи техникаҳои штат барои донишҷӯёни дандонпизишк. Jay cons ed. 2013; 77: 63-7.
Вақти почта: DEL-25-2023