Технологияи афзояндаи воқеият (AR) дар намоиши иттилоот ва намоиш додани объектҳои 3D самаранок аст.Гарчанде ки донишҷӯён маъмулан барномаҳои AR-ро тавассути дастгоҳҳои мобилӣ истифода мебаранд, моделҳои пластикӣ ё тасвирҳои 2D то ҳол дар машқҳои буридани дандонҳо васеъ истифода мешаванд.Аз сабаби табиати се андозагирии дандонҳо, донишҷӯёни кандакории дандонпизишкӣ аз сабаби набудани асбобҳои мавҷуда, ки роҳнамоии пайвастаро таъмин мекунанд, бо мушкилот рӯбарӯ мешаванд.Дар ин таҳқиқот, мо як асбоби омӯзиши кандакории дандонпизишкиро (AR-TCPT) дар асоси AR таҳия кардем ва онро бо модели пластикӣ муқоиса кардем, то потенсиали онро ҳамчун воситаи амалӣ ва таҷрибаи истифодаи он арзёбӣ кунем.
Барои тақлид кардани дандонҳои буридан, мо пайдарпай як объекти 3D-ро офаридем, ки саги болоии болоӣ ва пеш аз моляри аввал (қадами 16), як пешазмоляри аввал (қадами 13) ва моляри якуми поёни ҷоҳаро (қадами 14) дар бар мегирад.Маркерҳои тасвирӣ, ки бо истифода аз нармафзори Photoshop сохта шудаанд, ба ҳар як дандон таъин карда шуданд.Бо истифода аз муҳаррики Unity як барномаи мобилии бар асоси AR таҳия шудааст.Барои кандакории дандонпизишкӣ, 52 иштирокчӣ ба таври тасодуфӣ ба гурӯҳи назоратӣ (n = 26; бо истифода аз моделҳои пластикии дандонпизишкӣ) ё гурӯҳи таҷрибавӣ (n = 26; бо истифода аз AR-TCPT) таъин карда шуданд.Барои арзёбии таҷрибаи корбарон як саволнома аз 22 банд истифода шудааст.Таҳлили муқоисавии маълумот бо истифода аз санҷиши ғайрипараметрии Mann-Whitney U тавассути барномаи SPSS гузаронида шуд.
AR-TCPT камераи дастгоҳи мобилиро барои муайян кардани аломатҳои тасвирӣ ва намоиш додани объектҳои 3D-пораҳои дандон истифода мебарад.Истифодабарандагон метавонанд дастгоҳро барои баррасии ҳар як қадам ё омӯзиши шакли дандон идора кунанд.Натиҷаҳои тадқиқоти таҷрибаи корбарон нишон доданд, ки дар муқоиса бо гурӯҳи назоратӣ бо истифода аз моделҳои пластикӣ, гурӯҳи таҷрибавии AR-TCPT дар таҷрибаи кандакории дандонҳо ба таври назаррас баландтар ба даст овардаанд.
Дар муқоиса бо моделҳои анъанавии пластикӣ, AR-TCPT таҷрибаи беҳтари корбарро ҳангоми кандакории дандон таъмин мекунад.Дастрасӣ ба асбоб осон аст, зеро он барои истифода аз ҷониби корбарон дар дастгоҳҳои мобилӣ тарҳрезӣ шудааст.Таҳқиқоти минбаъда барои муайян кардани таъсири таълимии AR-TCTP ба миқдори дандонҳои кандакорӣ ва инчунин қобилиятҳои ҳайкалтарошии инфиродии корбар лозим аст.
Морфологияи дандонпизишкӣ ва машқҳои амалӣ қисми муҳими барномаи таълимии дандонпизишкӣ мебошанд.Ин курс дастурҳои назариявӣ ва амалӣ оид ба морфология, функсия ва ҳайкалчаи бевоситаи сохторҳои дандонҳоро пешниҳод мекунад [1, 2].Усули анъанавии таълим омӯзиши назариявӣ ва сипас дар асоси принсипҳои омӯхташуда иҷро кардани кандакории дандон мебошад.Донишҷӯён тасвирҳои дученакаи (2D) дандонҳо ва моделҳои пластикиро барои ҳайкалчаи дандонҳо дар муми ё гаҷ блокҳо истифода мебаранд [3,4,5].Фаҳмидани морфологияи дандонпизишкӣ барои табобати барқарорсозӣ ва сохтани барқарорсозии дандонпизишкӣ дар амалияи клиникӣ муҳим аст.Муносибати дурусти байни дандонҳои антагонистӣ ва проксималӣ, тавре ки шакли онҳо нишон медиҳад, барои нигоҳ доштани устувории окклюзӣ ва мавқеъ муҳим аст [6, 7].Ҳарчанд курсҳои дандонпизишкӣ метавонанд ба донишҷӯён дар гирифтани фаҳмиши ҳамаҷонибаи морфологияи дандонпизишкӣ кӯмак кунанд, онҳо то ҳол дар раванди буриш бо таҷрибаҳои анъанавӣ бо мушкилот рӯбарӯ мешаванд.
Навгониҳо ба амалияи морфологияи дандонпизишкӣ бо мушкилоти тафсир ва таҷдиди тасвирҳои 2D дар се андоза (3D) дучор меоянд [8,9,10].Шаклҳои дандон одатан бо расмҳои дученака ё аксҳо тасвир карда мешаванд, ки боиси душвориҳои визуалии морфологияи дандон мешаванд.Илова бар ин, зарурати зуд иҷро кардани кандакории дандонпизишкӣ дар фазо ва вақти маҳдуд, дар якҷоягӣ бо истифодаи тасвирҳои 2D, барои донишҷӯён консептуализатсия ва тасаввур кардани шаклҳои 3D-ро душвор мегардонад [11].Ҳарчанд моделҳои пластикии дандонпизишкӣ (онҳоро ҳамчун қисман пурра ё дар шакли ниҳоӣ пешниҳод кардан мумкин аст) дар таълим кӯмак мекунанд, истифодаи онҳо маҳдуд аст, зеро моделҳои пластикии тиҷоратӣ аксар вақт пешакӣ муайян карда мешаванд ва имкониятҳои амалиро барои муаллимон ва донишҷӯён маҳдуд мекунанд[4].Илова бар ин, ин моделҳои машқҳо ба муассисаи таълимӣ тааллуқ доранд ва наметавонанд ба донишҷӯёни инфиродӣ тааллуқ дошта бошанд, ки дар натиҷа сарбории машқҳо дар давоми вақти ҷудошудаи дарс зиёд мешавад.Тренерҳо аксар вақт ба шумораи зиёди донишҷӯён ҳангоми машқ дастур медиҳанд ва аксар вақт ба усулҳои анъанавии амалия такя мекунанд, ки ин метавонад боиси интизории тӯлонии фикру мулоҳизаҳои тренер оид ба марҳилаҳои мобайнии кандакорӣ шавад [12].Аз ин рӯ, лозим аст, ки дастури кандакорӣ барои осон кардани амалияи кандакории дандонҳо ва сабук кардани маҳдудиятҳое, ки моделҳои пластикӣ гузоштаанд.
Технологияи афзояндаи воқеият (AR) ҳамчун воситаи умедбахш барои беҳтар кардани таҷрибаи омӯзиш пайдо шудааст.Бо фарогирии иттилооти рақамӣ дар муҳити воқеӣ, технологияи AR метавонад ба донишҷӯён таҷрибаи бештар интерактивӣ ва фароғатӣ диҳад [13].Гарзон [14] ба таҷрибаи 25-солаи се насли аввали таснифоти таълимии AR такя кард ва изҳор дошт, ки истифодаи дастгоҳҳои мобилӣ ва замимаҳои камхарҷ (тавассути дастгоҳҳои мобилӣ ва замимаҳо) дар насли дуюми AR сатҳи таҳсилро ба таври назаррас беҳтар кардааст. хусусиятҳо..Пас аз сохтан ва насб кардан, замимаҳои мобилӣ ба камера имкон медиҳанд, ки маълумоти иловагиро дар бораи объектҳои эътирофшуда шинохт ва намоиш диҳад ва ба ин васила таҷрибаи корбарро беҳтар созад [15, 16].Технологияи AR бо роҳи зуд шинохтани код ё барчаспҳои тасвир аз камераи дастгоҳи мобилӣ кор мекунад ва ҳангоми ошкор кардани иттилооти 3D-и болоиро намоиш медиҳад [17].Бо истифода аз дастгоҳҳои мобилӣ ё аломатҳои тасвир, корбарон метавонанд ба осонӣ ва беихтиёрона сохторҳои 3D-ро мушоҳида ва дарк кунанд [18].Дар баррасии Акчайир ва Акчайир [19], AR муайян карда шуд, ки "шавқовар" ва бомуваффақият "сатҳи иштироки омӯзишро афзоиш медиҳад".Бо вуҷуди ин, аз сабаби мураккабии маълумот, технология метавонад "истифодаи донишҷӯён душвор бошад" ва боиси "сарбории когнитивӣ" шавад, ки тавсияҳои иловагии таълимро талаб мекунад [19, 20, 21].Аз ин рӯ, бояд барои баланд бардоштани арзиши таълимии AR тавассути баланд бардоштани қобили истифода ва кам кардани сарбории изофаи мураккабии вазифаҳо кӯшиш ба харҷ дода шавад.Ҳангоми истифодаи технологияи AR барои эҷоди воситаҳои таълимӣ барои амалияи кандакории дандон ин омилҳоро ба назар гирифтан лозим аст.
Барои ба таври муассир роҳнамоӣ кардани донишҷӯён дар кандакории дандонпизишкӣ бо истифода аз муҳити AR, раванди муттасил бояд риоя карда шавад.Ин равиш метавонад ба коҳиш додани тағирёбӣ ва мусоидат ба дарёфти маҳорат мусоидат кунад [22].Оғозҳои кандакорӣ метавонанд бо риояи раванди рақамии қадам ба қадам кандакории дандонҳо сифати кори худро беҳтар гардонанд [23].Дарвоқеъ, равиши марҳила ба марҳилаи омӯзишӣ барои дар муддати кӯтоҳ аз худ кардани малакаҳои ҳайкалтарошӣ ва кам кардани хатогиҳо дар тарҳрезии ниҳоии барқарорсозӣ самаранок аст [24].Дар соҳаи барқарорсозии дандонпизишкӣ истифодаи равандҳои кандакорӣ дар рӯи дандонҳо як роҳи самараноки кӯмак ба донишҷӯён барои баланд бардоштани малакаи онҳо мебошад [25].Ҳадафи ин тадқиқот таҳияи як абзори амалияи кандакории дандонпизишкӣ (AR-TCPT) дар асоси AR, ки барои дастгоҳҳои мобилӣ мувофиқ аст ва арзёбии таҷрибаи корбарии он буд.Илова бар ин, тадқиқот таҷрибаи корбарии AR-TCPT-ро бо моделҳои анъанавии қатрони дандонпизишкӣ барои арзёбии потенсиали AR-TCPT ҳамчун воситаи амалӣ муқоиса кард.
AR-TCPT барои дастгоҳҳои мобилӣ бо истифода аз технологияи AR тарҳрезӣ шудааст.Ин асбоб барои сохтани моделҳои зина ба зина 3D-и канинаҳои болоии болоӣ, пеш аз молярҳои болоии болоӣ, пеш аз молярҳои аввал ва молярҳои якуми поёни ҷоҳа пешбинӣ шудааст.Моделсозии ибтидоии 3D бо истифода аз 3D Studio Max (2019, Autodesk Inc., ИМА) ва моделсозии ниҳоӣ бо истифода аз бастаи нармафзори Zbrush 3D (2019, Pixologic Inc., ИМА) анҷом дода шуд.Тамғагузории тасвирҳо бо истифода аз нармафзори Photoshop (Adobe Master Collection CC 2019, Adobe Inc., ИМА), ки барои шинохти устувори камераҳои мобилӣ дар муҳаррики Vuforia (PTC Inc., ИМА; http:///developer.vuforia) тарҳрезӣ шудааст, анҷом дода шуд. com)).Замимаи AR бо истифода аз муҳаррики Unity (12 марти соли 2019, Unity Technologies, ИМА) амалӣ карда мешавад ва баъдан дар дастгоҳи мобилӣ насб ва ба кор андохта мешавад.Барои арзёбии самаранокии AR-TCPT ҳамчун асбоби амалияи кандакории дандонпизишкӣ, иштирокчиён ба таври тасодуфӣ аз синфи амалияи морфологияи дандонпизишкии соли 2023 барои ташкили гурӯҳи назоратӣ ва гурӯҳи таҷрибавӣ интихоб карда шуданд.Иштирокчиёни гурӯҳи таҷрибавӣ AR-TCPT-ро истифода бурданд ва гурӯҳи назоратӣ аз моделҳои пластикии маҷмӯаи Tooth Carving Step Model (Nissin Dental Co., Ҷопон) истифода бурданд.Пас аз анҷом додани вазифаи буридани дандонҳо, таҷрибаи корбарии ҳар як асбоби амалӣ тафтиш ва муқоиса карда шуд.Ҷараёни тарҳи тадқиқот дар расми 1 нишон дода шудааст. Ин тадқиқот бо тасдиқи Шӯрои баррасии институтсионалии Донишгоҳи миллии Сеули Ҷанубӣ (рақами IRB: NSU-202210-003) гузаронида шуд.
Моделсозии 3D барои пайваста тасвир кардани хусусиятҳои морфологии сохторҳои барҷаста ва конкави сатҳҳои мезиалӣ, дисталӣ, букалӣ, забонӣ ва окклюзии дандон ҳангоми кандакорӣ истифода мешавад.Канинаи болоӣ ва дандонҳои дандонҳои дандонпизишкӣ дар сатҳи 16, дандонҳои помолярии аввал ҳамчун сатҳ 13 ва моляри якуми поён ҳамчун сатҳи 14 тарҳрезӣ шудаанд. Моделсозии пешакӣ қисмҳоеро тасвир мекунад, ки бояд бо тартиби филмҳои дандонпизишкӣ хориҷ карда шаванд ва нигоҳ дошта шаванд. , чи тавре ки дар расм нишон дода шудааст.2. пайдарпаии моделсозии ниҳоии дандон дар расми 3 нишон дода шудааст. Дар модели ниҳоӣ, матоъҳо, қаторкӯҳҳо ва grooves сохтори афсурдагӣ дандон тасвир, ва иттилооти тасвир дохил карда мешавад, барои роҳнамоии раванди sculpting ва таъкид сохторҳои, ки ба диққати ҷиддӣ ниёз доранд.Дар оғози марҳилаи кандакорӣ, ҳар як сатҳ барои нишон додани самти он бо ранг рамзгузорӣ карда мешавад ва блоки муми бо хатҳои қатъӣ ишора карда мешавад, ки қисмҳои хориҷшавандаро нишон медиҳанд.Саҳифаҳои мезиалӣ ва дурдасти дандон бо нуқтаҳои сурх ишора карда мешаванд, то нуқтаҳои алоқаи дандонро нишон диҳанд, ки онҳо ҳамчун пешгӯиҳо боқӣ хоҳанд монд ва дар ҷараёни буридан хориҷ карда намешаванд.Дар сатҳи окклюзалӣ, нуқтаҳои сурх ҳар як қубурро ҳамчун нигоҳ дошташуда қайд мекунанд ва тирҳои сурх самти кандакорӣ ҳангоми буридани блоки мумиро нишон медиҳанд.Моделсозии 3D-и қисмҳои нигоҳ дошташуда ва хориҷшуда имкон медиҳад, ки морфологияи қисмҳои хориҷшуда ҳангоми қадамҳои минбаъдаи пайкарасозии блоки муми тасдиқ карда шавад.
Эҷоди моделиронӣ пешакии объектҳои 3D дар раванди кандакорӣ дандон қадам ба қадам.а: сатхи мезиалии пеш аз моляри якум;б: Саҳифаҳои лаби каме болоӣ ва мезиалии пеш аз молярии якум;в: сатњи мезиалии моляри якум;г: Саҳифаи каме болои болоӣ аз рӯи молярии якум ва мезобуккалӣ.сатҳи.B - рухсора;Ла – садои лабиалӣ;М – садои миёна.
Объектҳои сеченака (3D) раванди қадам ба қадам буридани дандонҳоро ифода мекунанд.Ин акс объекти тайёри 3D-ро пас аз раванди моделсозии якуми молярии максилярӣ нишон медиҳад, ки тафсилот ва матнҳоро барои ҳар як қадами минбаъда нишон медиҳад.Маълумоти дуюми моделсозии 3D объекти ниҳоии 3D-ро дар дастгоҳи мобилӣ такмил медиҳад.Хатҳои нуқта бахшҳои баробар тақсимшудаи дандонро ифода мекунанд ва қисмҳои ҷудошуда онҳоеро ифода мекунанд, ки бояд пеш аз дохил кардани қисмати дорои хати сахт хориҷ карда шаванд.Тирчаи сурхи 3D самти буриши дандонро нишон медиҳад, доираи сурх дар сатҳи дисталӣ майдони тамоси дандон ва силиндраи сурх дар сатҳи окклюзалӣ қаъри дандонро нишон медиҳад.а: хатҳои нуқта, хатҳои сахт, доираҳои сурх дар сатҳи дурдаст ва қадамҳое, ки блоки муми ҷудошавандаро нишон медиҳанд.б: Тахминан ба охир расидани ташаккули молярии якуми даҳони боло.в: Намоиши тафсилоти молярии якуми болоӣ, тирчаи сурх самти риштаи дандон ва риштаи фосилавӣ, кунҷи силиндрии сурхро нишон медиҳад, хати қатъӣ қисматеро, ки дар сатҳи окклюзалӣ бурида мешавад, нишон медиҳад.г: Моляри якумро пурра.
Барои осон кардани муайян кардани қадамҳои пайдарпайи кандакорӣ бо истифода аз дастгоҳи мобилӣ, чор аломати тасвирӣ барои моляри якуми мандибуляр, пеш аз моляри ҷомаи аввал, моляри якум ва канинаи болоӣ чор аломати тасвирӣ омода карда шуданд.Маркерҳои тасвирӣ бо истифода аз нармафзори Photoshop тарҳрезӣ шудаанд (2020, Adobe Co., Ltd., San Jose, CA) ва рамзҳои рақами даврашакл ва намунаи пасзаминаи такрорӣ барои фарқ кардани ҳар як дандон, тавре ки дар расми 4 нишон дода шудааст. муҳаррики Vuforia (нармафзори эҷоди marker AR) ва бо истифода аз муҳаррики Unity пас аз гирифтани сатҳи шинохти панҷситора барои як намуди тасвир нишонгузорҳои тасвириро эҷод ва захира кунед.Модели дандонҳои 3D тадриҷан ба маркерҳои тасвирӣ пайваст карда мешавад ва мавқеъ ва андозаи он дар асоси маркерҳо муайян карда мешавад.Муҳаррики Unity ва замимаҳои Android-ро истифода мебарад, ки онҳоро дар дастгоҳҳои мобилӣ насб кардан мумкин аст.
Теги тасвир.Ин аксҳо маркерҳои тасвириро, ки дар ин тадқиқот истифода мешаванд, нишон медиҳанд, ки камераи дастгоҳи мобилӣ аз рӯи намуди дандон эътироф шудааст (рақам дар ҳар як доира).а: моляри якуми манибула;б: пеш аз моляри якуми манибула;в: моляри якум;г: саги болоӣ.
Иштирокчиён аз дарси амалии соли аввал оид ба морфологияи дандонпизишкии кафедраи гигиенаи дандонпизишкии Донишгоҳи Сонг, Кёнгидо ҷалб карда шуданд.Иштирокчиёни эҳтимолӣ дар бораи инҳо огоҳ карда шуданд: (1) Иштирок ихтиёрӣ аст ва ҳеҷ гуна мукофоти молиявӣ ё академиро дар бар намегирад;(2) Гурӯҳи назорат аз моделҳои пластикӣ ва гурӯҳи таҷрибавӣ замимаи мобилии AR-ро истифода мебаранд;(3) таҷриба се ҳафта давом мекунад ва се дандонро дар бар мегирад;(4) Истифодабарандагони Android истиноди насби барнома мегиранд ва корбарони iOS дастгоҳи Android бо AR-TCPT насбшуда мегиранд;(5) AR-TCTP дар ҳарду система ҳамон тавр кор хоҳад кард;(6) Ба таври тасодуфӣ гурӯҳи назоратӣ ва гурӯҳи таҷрибавиро таъин кунед;(7) Канидани дандонҳо дар лабораторияҳои гуногун анҷом дода мешавад;(8) Пас аз таҷриба, 22 тадқиқот гузаронида мешавад;(9) Гурӯҳи назоратӣ пас аз таҷриба метавонад AR-TCPT-ро истифода барад.Дар маҷмӯъ 52 иштирокчӣ ихтиёрӣ буданд ва аз ҳар як иштирокчӣ варақаи ризоияти онлайн гирифта шуд.Назорат (n = 26) ва гурӯҳҳои таҷрибавӣ (n = 26) бо истифода аз функсияи тасодуфӣ дар Microsoft Excel (2016, Редмонд, ИМА) ба таври тасодуфӣ таъин карда шуданд.Дар расми 5 ҷалби иштирокчиён ва тарҳи таҷрибавӣ дар диаграммаи ҷараён нишон дода шудааст.
Тарҳрезии омӯзиш барои омӯхтани таҷрибаи иштирокчиён бо моделҳои пластикӣ ва замимаҳои воқеияти афзоишёфта.
Аз 27 марти соли 2023 гурӯҳи таҷрибавӣ ва гурӯҳи назоратӣ дар тӯли се ҳафта аз моделҳои AR-TCPT ва пластикӣ барои ҳайкалчаи се дандон истифода бурданд.Иштирокчиён дандонҳои пешқадам ва молярҳоро, аз ҷумла моляри якум, пеш аз болоӣ ва пешазмоляри аввалро, ки ҳама дорои хусусиятҳои мураккаби морфологӣ мебошанд, ҳайкалтарошиданд.Каннҳои болоӣ ба ҳайкал дохил карда нашудаанд.Иштирокчиён барои буридани дандон дар як ҳафта се соат вақт доранд.Пас аз сохтани дандон моделҳои пластикӣ ва аломатҳои тасвирии гурӯҳҳои назоратӣ ва таҷрибавӣ мутаносибан истихроҷ карда шуданд.Бе шинохти тамғаи тасвир, объектҳои дандонпизишкии 3D аз ҷониби AR-TCTP такмил дода намешаванд.Гуруххои тачрибавию назоратй барои рох надодан ба истифодабарии дигар асбобхои амалй дар хонахои алохида кандакории дандонхоро машк карданд.Алоқа дар бораи шакли дандон пас аз се ҳафта пас аз анҷоми таҷриба барои маҳдуд кардани таъсири дастурҳои муаллим дода шуд.Саволнома пас аз ба итмом расидани буридани молярҳои якум дар ҳафтаи сеюми моҳи апрел гузаронида шуд.Саволномаи тағирёфта аз Сандерс ва дигарон.Алфала ва дигарон.23 саволро аз [26] истифода бурд.[27] фарқиятро дар шакли дил байни асбобҳои амалия арзёбӣ карданд.Бо вуҷуди ин, дар ин таҳқиқот, як адад барои коркарди мустақим дар ҳар сатҳ аз Алфалах ва дигарон хориҷ карда шуд.[27].22 ашёи дар ин тадқиқот истифодашуда дар ҷадвали 1 нишон дода шудаанд. Гурӯҳҳои назоратӣ ва таҷрибавӣ мутаносибан α-и Cronbach 0,587 ва 0,912 буданд.
Таҳлили маълумот бо истифода аз нармафзори омории SPSS (v25.0, IBM Co., Armonk, NY, ИМА) анҷом дода шуд.Санҷиши аҳамияти дуҷониба дар сатҳи аҳамияти 0,05 анҷом дода шуд.Санҷиши дақиқи Фишер барои таҳлили хусусиятҳои умумӣ ба монанди ҷинс, синну сол, ҷои истиқомат ва таҷрибаи кандакории дандонпизишкӣ барои тасдиқи тақсимоти ин хусусиятҳо дар байни гурӯҳҳои назоратӣ ва таҷрибавӣ истифода шуд.Натиҷаҳои санҷиши Шапиро-Вилк нишон доданд, ки маълумотҳои тадқиқот одатан тақсим карда нашудаанд (p <0,05).Аз ин рӯ, барои муқоисаи гурӯҳҳои назоратӣ ва таҷрибавӣ санҷиши ғайрипараметрии Mann-Whitney U истифода шуд.
Асбобҳое, ки иштирокчиён ҳангоми машқи кандакории дандонҳо истифода мебаранд, дар расми 6 нишон дода шудаанд. Дар расми 6а модели пластикӣ ва расмҳои 6b-d AR-TCPT дар дастгоҳи мобилӣ истифода мешаванд.AR-TCPT камераи дастгоҳро барои муайян кардани аломатҳои тасвир истифода мебарад ва объекти мукаммали дандонпизишкии 3D-ро дар экран намоиш медиҳад, ки иштирокчиён метавонанд дар вақти воқеӣ идора ва мушоҳида кунанд.Тугмаҳои «Оянда» ва «Пештар»-и дастгоҳи мобилӣ имкон медиҳанд, ки марҳилаҳои кандакорӣ ва хусусиятҳои морфологии дандонҳоро муфассал мушоҳида кунед.Барои сохтани дандон, корбарони AR-TCPT пайдарпай модели мукаммали 3D-экрани дандонро бо блоки муми муқоиса мекунанд.
Ба кандакории дандон машқ кунед.Ин акс муқоисаи амалияи анъанавии кандакории дандон (TCP) бо истифода аз моделҳои пластикӣ ва қадам ба қадам TCP бо истифода аз абзорҳои афзояндаи воқеиятро нишон медиҳад.Донишҷӯён метавонанд қадамҳои кандакории 3D-ро бо пахш кардани тугмаҳои Next ва Previous тамошо кунанд.a: Модели пластикӣ дар маҷмӯи моделҳои қадам ба қадам барои кандакории дандон.б: TCP бо истифода аз абзори афзояндаи воқеият дар марҳилаи якуми премоляри мандибулярӣ.в: TCP бо истифода аз абзори афзояндаи воқеият дар марҳилаи ниҳоии ташаккули аввалини помолярии мандибуляр.г: Раванди муайян кардани пуштаҳо ва чуқуриҳо.IM, нишони тасвир;MD, дастгоҳи мобилӣ;NSB, тугмаи "Next";PSB, тугмаи "Пешина";SMD, дорандаи дастгоҳи мобилӣ;TC, мошини кандакории дандонпизишкӣ;W, блоки муми
Дар байни ду гурӯҳи иштирокчиёни ба таври тасодуфӣ интихобшуда аз рӯи ҷинс, синну сол, ҷои истиқомат ва таҷрибаи кандакории дандонҳо фарқияти назаррас вуҷуд надошт (p> 0.05).Гурӯҳи назоратӣ аз 96,2% занон (n = 25) ва 3,8% мардон (n = 1) иборат буд, дар ҳоле ки гурӯҳи таҷрибавӣ танҳо аз занон (n = 26) иборат буд.Гурӯҳи назоратӣ аз 61,5% (n = 16) иштирокчиёни синнашон 20 сола, 26,9% (n = 7) иштирокчиёни синнашон 21 сола ва 11,5% (n = 3) иштирокчиёни синни ≥ 22 сола, сипас назорати таҷрибавӣ иборат буд. гурӯҳ аз 73,1% (n = 19) иштирокчиёни синни 20 сола, 19,2% (n = 5) иштирокчиёни 21 сола ва 7,7% (n = 2) аз иштирокчиёни синни ≥ 22 сола иборат буд.Аз рӯи ҷои истиқомат, 69,2% (n=18) гурӯҳи назоратӣ дар Кёнгидо ва 23,1% (n=6) дар Сеул зиндагӣ мекарданд.Дар муқоиса, 50,0% (n = 13) гурӯҳи таҷрибавӣ дар Кёнгидо ва 46,2% (n = 12) дар Сеул зиндагӣ мекарданд.Таносуби гурӯҳҳои назоратӣ ва таҷрибавӣ, ки дар Инчхон зиндагӣ мекунанд, мутаносибан 7,7% (n = 2) ва 3,8% (n = 1) буд.Дар гурӯҳи назоратӣ, 25 иштирокчӣ (96,2%) таҷрибаи қаблӣ бо кандакории дандон надоштанд.Ба ҳамин монанд, 26 иштирокчӣ (100%) дар гурӯҳи таҷрибавӣ таҷрибаи қаблӣ бо кандакории дандон надоштанд.
Љадвали 2 омори тавсифї ва муќоисањои омории љавобњои њар як гурўњро ба 22 банди пурсиш овардааст.Дар ҷавобҳо ба ҳар як аз 22 саволнома (p <0.01) байни гурӯҳҳо фарқиятҳои назаррас вуҷуд доштанд.Дар муқоиса бо гурӯҳи назоратӣ, гурӯҳи таҷрибавӣ аз рӯи 21 саволнома баҳои миёнаи баландтар дошт.Танҳо дар саволи 20 (Q20) аз саволнома гурӯҳи назоратӣ аз гурӯҳи таҷрибавӣ баландтар буд.Гистограмма дар расми 7 фарқияти холҳои миёнаро байни гурӯҳҳо ба таври визуалӣ нишон медиҳад.Љадвали 2;Дар расми 7 инчунин натиҷаҳои таҷрибаи корбар барои ҳар як лоиҳа нишон дода шудааст.Дар гурӯҳи назоратӣ, банди баландтарин баҳо саволи Q21 ва банди пасттарин саволи Q6 дошт.Дар гурӯҳи таҷрибавӣ, банди баландтарин баҳо саволи Q13 ва банди пасттарин савол Q20 дошт.Тавре ки дар расми 7 нишон дода шудааст, фарқияти калонтарини миёна байни гурӯҳи назоратӣ ва гурӯҳи таҷрибавӣ дар Q6 ва хурдтарин фарқият дар Q22 мушоҳида мешавад.
Муқоисаи холҳои пурсишнома.Графикаи сатри муқоисаи холҳои миёнаи гурӯҳи назоратӣ бо истифода аз модели пластикӣ ва гурӯҳи таҷрибавӣ бо истифода аз барномаи афзояндаи воқеият.AR-TCPT, як воситаи амалияи кандакории дандонпизишкӣ дар асоси воқеияти афзоишёфта.
Технологияи AR дар соҳаҳои гуногуни стоматология, аз ҷумла эстетикаи клиникӣ, ҷарроҳии даҳон, технологияи барқарорсозӣ, морфологияи дандонпизишкӣ ва имплантология ва симулятсия ҳарчи бештар маъмул мегардад [28, 29, 30, 31].Масалан, Microsoft HoloLens абзорҳои мукаммалшудаи воқеиятро барои беҳтар кардани таълими дандонпизишкӣ ва банақшагирии ҷарроҳӣ пешкаш мекунад [32].Технологияи воқеияти виртуалӣ инчунин муҳити симулятсияро барои таълими морфологияи дандонпизишкӣ фароҳам меорад [33].Гарчанде ки ин дисплейҳои аз ҷиҳати технологӣ мукаммали ба сахтафзор васлшаванда дар таълими дандонпизишкӣ то ҳол ба таври васеъ дастрас нашудаанд, замимаҳои мобилии AR метавонанд малакаҳои клиникии татбиқро такмил диҳанд ва ба корбарон дар фаҳмидани анатомияро зуд кӯмак расонанд [34, 35].Технологияи AR инчунин метавонад ҳавасмандӣ ва таваҷҷӯҳи донишҷӯёнро ба омӯзиши морфологияи дандонпизишкӣ афзоиш диҳад ва таҷрибаи бештар интерактивӣ ва ҷолиби омӯзишро таъмин кунад [36].Воситаҳои омӯзиши AR ба донишҷӯён кӯмак мекунанд, ки расмиёти мураккаби дандонпизишкӣ ва анатомияро дар 3D тасаввур кунанд [37], ки барои фаҳмидани морфологияи дандонпизишкӣ муҳим аст.
Таъсири моделҳои пластикии дандонпизишкии 3D чопшуда ба таълими морфологияи дандонпизишкӣ аллакай аз китобҳои дарсӣ бо тасвирҳо ва тавзеҳоти 2D беҳтар аст [38].Бо вуҷуди ин, рақамикунонии маориф ва пешрафти технологӣ зарурати ҷорӣ намудани дастгоҳу технологияҳои гуногунро дар соҳаи тандурустӣ ва маорифи тиббӣ, аз ҷумла таълими стоматологӣ ба миён овард [35].Муаллимон бо мушкилоти таълими мафҳумҳои мураккаб дар соҳаи босуръат инкишофёбанда ва динамикӣ рӯ ба рӯ мешаванд [39], ки истифодаи асбобҳои гуногуни амалиро ба ғайр аз моделҳои анъанавии қатрони дандонпизишкӣ барои кӯмак ба донишҷӯён дар амалияи кандакории дандонпизишкӣ талаб мекунад.Аз ин рӯ, ин тадқиқот як воситаи амалии AR-TCPT-ро пешниҳод мекунад, ки технологияи AR-ро барои кӯмак дар амалияи морфологияи дандонпизишкӣ истифода мебарад.
Тадқиқот оид ба таҷрибаи корбарони барномаҳои AR барои фаҳмидани омилҳое, ки ба истифодаи мултимедия таъсир мерасонанд, муҳим аст [40].Таҷрибаи мусбии корбари AR метавонад самти рушд ва такмили онро, аз ҷумла ҳадаф, осонии истифода, кори ҳамвор, намоиши иттилоот ва ҳамкориро муайян кунад [41].Тавре ки дар ҷадвали 2 нишон дода шудааст, ба истиснои Q20, гурӯҳи таҷрибавӣ бо истифода аз AR-TCPT дар муқоиса бо гурӯҳи назоратӣ бо истифода аз моделҳои пластикӣ рейтингҳои баландтари таҷрибаи корбарро гирифтанд.Дар муқоиса бо моделҳои пластикӣ, таҷрибаи истифодаи AR-TCPT дар амалияи кандакории дандонпизишкӣ баҳои баланд дода шуд.Баҳодиҳӣ фаҳмиш, визуализатсия, мушоҳида, такрор, муфид будани асбобҳо ва гуногунии дурнаморо дар бар мегирад.Манфиатҳои истифодаи AR-TCPT фаҳмиши зуд, паймоиши муассир, сарфаи вақт, рушди малакаҳои кандакории пеш аз клиникӣ, фарогирии ҳамаҷониба, такмили омӯзиш, коҳиши вобастагии китобҳои дарсӣ ва хусусияти интерактивӣ, шавқовар ва иттилоотии таҷрибаро дар бар мегиранд.AR-TCPT инчунин ба ҳамкорӣ бо дигар абзорҳои амалия мусоидат мекунад ва назари равшанро аз дурнамои гуногун таъмин мекунад.
Тавре ки дар расми 7 нишон дода шудааст, AR-TCPT як нуктаи иловагиро дар саволи 20 пешниҳод кард: интерфейси ҳамаҷонибаи графикии корбар, ки тамоми қадамҳои кандакории дандонҳоро нишон медиҳад, барои кӯмак ба донишҷӯён дар иҷрои кандакории дандон зарур аст.Намоиши тамоми раванди кандакории дандонпизишкӣ барои рушди малакаҳои кандакории дандонпизишкӣ пеш аз табобати беморон муҳим аст.Гурӯҳи таҷрибавӣ дар Q13 баҳои баландтаринро гирифт, ки саволи бунёдии марбут ба мусоидат ба рушди малакаҳои кандакории дандонпизишкӣ ва такмил додани малакаҳои корбарон пеш аз табобати беморон, таъкид кардани потенсиали ин асбоб дар таҷрибаи кандакории дандонпизишкӣ.Истифодабарандагон мехоҳанд малакаҳои омӯхтаашонро дар муҳити клиникӣ татбиқ кунанд.Бо вуҷуди ин, барои арзёбии рушд ва самаранокии малакаҳои воқеии кандакории дандон тадқиқотҳои минбаъда лозиманд.Саволи 6 пурсид, ки оё моделҳои пластикӣ ва AR-TCTP дар ҳолати зарурӣ метавонанд истифода шаванд ва посухҳо ба ин савол фарқияти калонтаринро байни ду гурӯҳ нишон доданд.Ҳамчун як барномаи мобилӣ, AR-TCPT дар муқоиса бо моделҳои пластикӣ барои истифода қулайтар буд.Аммо, исбот кардани самаранокии таълимии барномаҳои AR танҳо дар асоси таҷрибаи корбар душвор боқӣ мемонад.Барои арзёбии таъсири AR-TCTP ба лавҳаҳои тайёри дандонпизишкӣ таҳқиқоти иловагӣ лозим аст.Бо вуҷуди ин, дар ин тадқиқот, рейтингҳои баланди таҷрибаи корбарони AR-TCPT потенсиали онро ҳамчун воситаи амалӣ нишон медиҳанд.
Ин тадқиқоти муқоисавӣ нишон медиҳад, ки AR-TCPT метавонад як алтернативаи арзишманд ё илова ба моделҳои анъанавии пластикӣ дар кабинетҳои дандонпизишкӣ бошад, зеро он аз нуқтаи назари таҷрибаи корбар баҳои аъло гирифтааст.Аммо, муайян кардани бартарии он аз ҷониби устодони устухони мобайнӣ ва ниҳоии кандакорӣ миқдори минбаъдаро талаб мекунад.Илова бар ин, таъсири тафовути инфиродӣ дар қобилиятҳои дарки фазоӣ ба раванди кандакорӣ ва дандони ниҳоӣ низ бояд таҳлил карда шавад.Имкониятҳои дандонпизишкӣ аз ҳар як шахс фарқ мекунанд, ки метавонанд ба раванди кандакорӣ ва дандони ниҳоӣ таъсир расонанд.Аз ин рӯ, барои исботи самаранокии AR-TCPT ҳамчун асбоби амалияи кандакории дандонпизишкӣ ва фаҳмидани нақши модуляторӣ ва миёнаравии татбиқи AR дар раванди кандакорӣ тадқиқоти бештар лозим аст.Тадқиқоти оянда бояд ба арзёбии таҳия ва арзёбии воситаҳои морфологияи дандонпизишкӣ бо истифода аз технологияи пешрафтаи HoloLens AR равона карда шавад.
Хулоса, ин тадқиқот потенсиали AR-TCPT-ро ҳамчун асбоби амалияи кандакории дандонпизишкӣ нишон медиҳад, зеро он ба донишҷӯён таҷрибаи омӯзиши инноватсионӣ ва интерактивӣ медиҳад.Дар муқоиса бо гурӯҳи анъанавии модели пластикӣ, гурӯҳи AR-TCPT ба таври назаррас холҳои таҷрибаи корбаронро нишон дод, аз ҷумла бартариҳо ба монанди фаҳмиши тезтар, такмили омӯзиш ва коҳиши вобастагии китобҳои дарсӣ.Бо технологияи шинос ва осонии истифода, AR-TCPT алтернативаи умедбахшро ба асбобҳои анъанавии пластикӣ пешниҳод мекунад ва метавонад ба навгониҳо дар ҳайкалчаи 3D кӯмак кунад.Бо вуҷуди ин, барои арзёбии самаранокии таълимии он, аз ҷумла таъсири он ба қобилиятҳои ҳайкалтарошии одамон ва миқдори дандонҳои кандакорӣ тадқиқоти минбаъда лозим аст.
Маҷмӯи додаҳои дар ин тадқиқот истифодашуда тавассути тамос бо муаллифи мувофиқ дар асоси дархости оқилона дастрас карда мешаванд.
Bogacki RE, Best A, Abby LM Омӯзиши баробарии барномаи таълимии анатомияи дандонпизишкӣ дар асоси компютер.Ҷей Дент Эд.2004;68:867–71.
Abu Eid R, Ewan K, Foley J, Oweis Y, Jayasinghe J. Омӯзиши мустақилона ва сохтани модели дандонпизишкӣ барои омӯзиши морфологияи дандонпизишкӣ: дурнамои донишҷӯён дар Донишгоҳи Абердин, Шотландия.Ҷей Дент Эд.2013;77:1147–53.
Lawn M, McKenna JP, Cryan JF, Downer EJ, Toulouse A. Баррасии усулҳои таълими морфологияи дандонпизишкӣ, ки дар Британияи Кабир ва Ирландия истифода мешаванд.Маҷаллаи Аврупо оид ба таълими дандонпизишкӣ.2018; 22: e438–43.
Обрез А., Бриггс С., Бэкман Ҷ., Голдштейн Л., Барра С., Найт ВГ Таълими анатомияи аз ҷиҳати клиникӣ мувофиқи дандонпизишкӣ дар барномаи таълимии дандонпизишкӣ: Тавсиф ва арзёбии модули инноватсионӣ.Ҷей Дент Эд.2011;75:797–804.
Коста АК, Ксавье Т.А., Паес-Юниор ТД, Андреатта-Фильо ОД, Борхес АЛ.Таъсири минтақаи тамоси окклюзалӣ ба нуқсонҳои куспал ва тақсимоти стресс.Таҷрибаи J Contemp Dent.2014;15:699–704.
Шакар DA, Bader JD, Phillips SW, Сафед BA, Brantley CF.Оқибатҳои иваз накардани дандонҳои пушт.J Am Dent Assoc.2000; 131: 1317–23.
Ван Хуй, Сю Хуй, Чжан Цзин, Ю Шенг, Ван Мин, Цю Ҷинг ва дигарон.Таъсири дандонҳои пластикии чопшудаи 3D ба иҷрои курси морфологияи дандонпизишкӣ дар донишгоҳи Чин.Маълумоти тиббии BMC.2020;20:469.
Risnes S, Han K, Hadler-Olsen E, Sehik A. Муаммои муайянкунии дандон: усули таълим ва омӯзиши морфологияи дандонпизишкӣ.Маҷаллаи Аврупо оид ба таълими дандонпизишкӣ.2019; 23:62–7.
Kirkup ML, Adams BN, Reiffes PE, Hesselbart JL, Willis LH Оё тасвир ба ҳазор калима арзиш дорад?Самаранокии технологияи iPad дар курсҳои лабораторияи дандонпизишкии пеш аз клиникӣ.Ҷей Дент Эд.2019;83:398–406.
Goodacre CJ, Younan R, Kirby W, Fitzpatrick M. Таҷрибаи таълимии аз ҷониби COVID-19 оғозшуда: истифодаи муми хонагӣ ва вебинарҳо барои таълими курси сеҳафтаинаи интенсивии морфологияи дандонпизишкӣ ба донишҷӯёни соли аввал.J Протез.2021;30:202–9.
Рой Е, Бакр ММ, Ҷорҷ Р. Зарурати моделсозии воқеияти виртуалӣ дар таълими дандонпизишкӣ: барраси.Маҷаллаи Saudi Dent 2017;29:41-7.
Гарсон Ҷ. Баррасии бисту панҷ соли таҳсилоти воқеияти афзоишёфта.Муносибати бисёрмодалии технологӣ.2021;5:37.
Tan SY, Arshad H., Abdullah A. Барномаҳои пурсамар ва тавонои мобилии афзоишёфтаи воқеият.Int J Adv Sci Eng Inf Technol.2018;8:1672–8.
Ванг М., Каллаган В., Бернхардт Ҷ., Уайт К., Пеня-Риос А. Воқеияти афзоишёфта дар таълим ва таълим: усулҳои таълим ва мисолҳои тасвирӣ.J иктишофи муҳити зист.Компютерҳои инсонӣ.2018; 9: 1391–402.
Пеллас Н, Фотарис П, Казанидис I, Уэллс Д. Такмили таҷрибаи омӯзиш дар таҳсилоти ибтидоӣ ва миёна: баррасии мунтазами тамоюлҳои охирин дар омӯзиши воқеияти афзоишёфта дар асоси бозӣ.Воқеияти виртуалӣ.2019; 23:329–46.
Маззуко А., Крассманн АЛ, Реатги Э., Гомес Р.С. Баррасии мунтазами воқеияти афзоишёфта дар таълими химия.Пастори маориф.2022;10:e3325.
Акчайир М, Акчайир Г. Манфиатҳо ва мушкилоти марбут ба воқеияти афзоишёфта дар таълим: баррасии систематикии адабиёт.Таҳқиқоти таълимӣ, ред.2017;20:1–11.
Данливи М, Деде С, Митчелл Р. Потенсиал ва маҳдудиятҳои симулятсияҳои муштараки васеъшудаи воқеият барои таълим ва омӯзиш.Маҷаллаи илмҳои таълими технология.2009; 18:7-22.
Zheng KH, Tsai SK Имкониятҳои воқеияти афзоянда дар омӯзиши илм: Пешниҳодҳо барои таҳқиқоти оянда.Маҷаллаи илмҳои таълими технология.2013; 22: 449–62.
Kilistoff AJ, McKenzie L, D'Eon M, Trinder K. Самаранокии усулҳои кандакорӣ қадам ба қадам барои донишҷӯёни дандонпизишкӣ.Ҷей Дент Эд.2013;77:63–7.
Вақти интишор: Декабр-25-2023