Технологияи воқеияти васеъшуда (AR) дар намоиши иттилоот ва тасвири объектҳои сеченака самаранокии худро исбот кардааст. Гарчанде ки донишҷӯён одатан барномаҳои AR-ро тавассути дастгоҳҳои мобилӣ истифода мебаранд, моделҳои пластикӣ ё тасвирҳои дученака то ҳол дар машқҳои буридани дандонҳо васеъ истифода мешаванд. Аз сабаби хусусияти сеченака будани дандонҳо, донишҷӯёни кандакории дандон бо сабаби набудани асбобҳои дастрасе, ки роҳнамоии мунтазам медиҳанд, бо мушкилот рӯбарӯ мешаванд. Дар ин таҳқиқот, мо як воситаи омӯзишии кандакории дандонпизишкии дар асоси AR (AR-TCPT) таҳия кардем ва онро бо модели пластикӣ муқоиса кардем, то потенсиали онро ҳамчун воситаи амалӣ ва таҷриба бо истифодаи онро арзёбӣ кунем.
Барои тақлид кардани дандонҳои буридан, мо пайдарпай як объекти сеченакаро эҷод кардем, ки аз саги боло ва премоляри якуми боло (қадами 16), премоляри якуми поён (қадами 13) ва моляри якуми поён (қадами 14) иборат буд. 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 AR-ро таҳия кардем. Барои кандакории дандон, 52 иштирокчӣ ба таври тасодуфӣ ба гурӯҳи назоратӣ (n = 26; бо истифода аз моделҳои дандонпизишкии пластикӣ) ё гурӯҳи таҷрибавӣ (n = 26; бо истифода аз AR-TCPT) таъин карда шуданд. Барои арзёбии таҷрибаи корбар пурсишномаи 22-бандӣ истифода шуд. Таҳлили муқоисавии маълумот бо истифода аз санҷиши ғайрипараметрии Mann-Whitney U тавассути барномаи SPSS гузаронида шуд.
AR-TCPT аз камераи дастгоҳи мобилӣ барои муайян кардани аломатҳои тасвир ва намоиши объектҳои сеченакаи пораҳои дандон истифода мебарад. Истифодабарандагон метавонанд дастгоҳро барои баррасии ҳар як қадам ё омӯзиши шакли дандон идора кунанд. Натиҷаҳои пурсиши таҷрибаи корбарон нишон доданд, ки дар муқоиса бо гурӯҳи назоратӣ, ки моделҳои пластикиро истифода мебурданд, гурӯҳи таҷрибавии AR-TCPT дар таҷрибаи кандакории дандонҳо баҳои хеле баландтар гирифтанд.
Дар муқоиса бо моделҳои анъанавии пластикӣ, AR-TCPT ҳангоми кандакорӣ кардани дандонҳо таҷрибаи беҳтари корбарро фароҳам меорад. Дастрасӣ ба ин асбоб осон аст, зеро он барои истифода аз ҷониби корбарон дар дастгоҳҳои мобилӣ тарҳрезӣ шудааст. Барои муайян кардани таъсири таълимии AR-TCTP ба ченкунии дандонҳои кандакорӣ ва инчунин қобилиятҳои инфиродии кандакорӣ ба таҳқиқоти бештар лозим аст.
Морфологияи дандон ва машқҳои амалӣ қисми муҳими барномаи таълимии дандонпизишкӣ мебошанд. Ин курс роҳнамоии назариявӣ ва амалиро оид ба морфология, вазифа ва ҳайкалтарошии мустақими сохторҳои дандон пешниҳод мекунад [1, 2]. Усули анъанавии таълим омӯзиши назариявӣ ва сипас анҷом додани кандакории дандон дар асоси принсипҳои омӯхташуда мебошад. Донишҷӯён тасвирҳои дученакаи (2D) дандонҳо ва моделҳои пластикиро барои ҳайкалтарошии дандонҳо дар блокҳои мум ё гипс истифода мебаранд [3,4,5]. Дарки морфологияи дандон барои табобати барқароркунанда ва истеҳсоли барқарорсозии дандонҳо дар амалияи клиникӣ муҳим аст. Муносибати дурусти байни дандонҳои антагонистӣ ва проксималӣ, ки аз шакли онҳо нишон дода мешавад, барои нигоҳ доштани устувории окклюзионӣ ва мавқеъӣ муҳим аст [6, 7]. Гарчанде ки курсҳои дандонпизишкӣ метавонанд ба донишҷӯён дар фаҳмидани амиқи морфологияи дандон кӯмак расонанд, онҳо то ҳол дар раванди буридан, ки бо амалияҳои анъанавӣ алоқаманд аст, бо мушкилот рӯбарӯ мешаванд.
Навкороне, ки дар амалияи морфологияи дандонпизишкӣ навкор ҳастанд, бо мушкилоти тафсир ва такрори тасвирҳои дученака дар сеченак (3D) рӯбарӯ мешаванд [8,9,10]. Шаклҳои дандон одатан бо расмҳо ё аксҳои дученака ифода карда мешаванд, ки боиси мушкилот дар тасаввури морфологияи дандон мегардад. Илова бар ин, зарурати иҷрои зуди кандакории дандонпизишкӣ дар фазо ва вақти маҳдуд, дар якҷоягӣ бо истифодаи тасвирҳои дученака, барои донишҷӯён тасаввур ва тасаввур кардани шаклҳои сеченака душвор мегардонад [11]. Гарчанде ки моделҳои пластикии дандонпизишкӣ (ки метавонанд ҳамчун қисман анҷомёфта ё дар шакли ниҳоӣ пешниҳод карда шаванд) ба таълим мусоидат мекунанд, истифодаи онҳо маҳдуд аст, зеро моделҳои пластикии тиҷоратӣ аксар вақт пешакӣ муайян карда мешаванд ва имкониятҳои машқро барои муаллимон ва донишҷӯён маҳдуд мекунанд [4]. Илова бар ин, ин моделҳои машқ ба муассисаи таълимӣ тааллуқ доранд ва наметавонанд ба донишҷӯёни алоҳида тааллуқ дошта бошанд, ки боиси афзоиши бори машқ дар вақти ҷудошудаи дарс мегардад. Мураббиён аксар вақт ҳангоми машқ ба шумораи зиёди донишҷӯён дастур медиҳанд ва аксар вақт ба усулҳои анъанавии машқ такя мекунанд, ки метавонад боиси интизории тӯлонӣ барои фикру мулоҳизаҳои мураббиён дар бораи марҳилаҳои миёнаи кандакорӣ гардад [12]. Аз ин рӯ, барои осон кардани таҷрибаи кандакории дандон ва сабук кардани маҳдудиятҳои моделҳои пластикӣ, ба дастури кандакорӣ ниёз вуҷуд дорад.
Технологияи воқеияти васеъшуда (AR) ҳамчун як воситаи умедбахш барои беҳтар кардани таҷрибаи омӯзиш пайдо шудааст. Бо рӯйпӯш кардани маълумоти рақамӣ ба муҳити воқеии ҳаёт, технологияи AR метавонад ба донишҷӯён таҷрибаи интерактивӣ ва ғарқкунандатарро фароҳам оварад [13]. Гарзон [14] ба 25 соли таҷрибаи худ бо се насли аввали таснифоти таълимии AR такя карда, изҳор дошт, ки истифодаи дастгоҳҳо ва барномаҳои мобилӣ, ки арзонтаранд (тавассути дастгоҳҳо ва барномаҳои мобилӣ) дар насли дуюми AR хусусиятҳои дастовардҳои таълимиро ба таври назаррас беҳтар кардааст. . Пас аз сохтан ва насб кардан, барномаҳои мобилӣ ба камера имкон медиҳанд, ки маълумоти иловагиро дар бораи объектҳои шинохташуда шинохта ва нишон диҳад ва бо ин васила таҷрибаи корбарро беҳтар кунад [15, 16]. Технологияи AR бо шинохтани зуди рамз ё теги тасвир аз камераи дастгоҳи мобилӣ кор мекунад ва ҳангоми ошкор кардани маълумоти сеандозаи рӯйпӯшшударо нишон медиҳад [17]. Бо коркарди дастгоҳҳои мобилӣ ё нишондиҳандаҳои тасвир, корбарон метавонанд сохторҳои сеандозаро ба осонӣ ва ба таври интуитивӣ мушоҳида ва дарк кунанд [18]. Дар баррасии Акчайир ва Акчайир [19], AR "шавқоварӣ"-ро афзоиш медиҳад ва бомуваффақият "сатҳи иштироки омӯзишро афзоиш медиҳад". Аммо, аз сабаби мураккабии маълумот, технология метавонад "истифодаи донишҷӯён душвор" бошад ва боиси "аз ҳад зиёд бор кардани маърифатӣ" гардад, ки тавсияҳои иловагии таълимиро талаб мекунад [19, 20, 21]. Аз ин рӯ, бояд кӯшиш кард, ки арзиши таълимии AR-ро тавассути афзоиши қобилияти истифода ва кам кардани аз ҳад зиёд бор кардани мураккабии вазифаҳо баланд бардорем. Ҳангоми истифодаи технологияи AR барои эҷоди абзорҳои таълимӣ барои амалияи кандакорӣ дар дандон ин омилҳоро бояд ба назар гирифт.
Барои роҳнамоии самараноки донишҷӯён дар кандакории дандон бо истифода аз муҳитҳои AR, бояд раванди пайваста риоя карда шавад. Ин равиш метавонад ба коҳиш додани тағйирпазирӣ ва мусоидат ба ба даст овардани малакаҳо мусоидат кунад [22]. Кандакорони навкор метавонанд сифати кори худро бо риояи раванди рақамии кандакории қадам ба қадами дандон беҳтар кунанд [23]. Дар асл, нишон дода шудааст, ки равиши омӯзиши қадам ба қадам дар азхуд кардани малакаҳои кандакорӣ дар муддати кӯтоҳ ва кам кардани хатогиҳо дар тарҳрезии ниҳоии барқарорсозӣ самаранок аст [24]. Дар соҳаи барқарорсозии дандон, истифодаи равандҳои кандакорӣ дар сатҳи дандонҳо роҳи муассири кӯмак ба донишҷӯён дар беҳтар кардани малакаҳои онҳост [25]. Ин таҳқиқот барои таҳияи як воситаи амалии кандакории дандонпизишкӣ дар асоси AR (AR-TCPT), ки барои дастгоҳҳои мобилӣ мувофиқ аст ва арзёбии таҷрибаи корбарии он равона карда шудааст. Илова бар ин, таҳқиқот таҷрибаи корбарии AR-TCPT-ро бо моделҳои анъанавии қатрони дандон муқоиса кард, то потенсиали AR-TCPT-ро ҳамчун воситаи амалӣ арзёбӣ кунад.
AR-TCPT барои дастгоҳҳои мобилӣ бо истифода аз технологияи AR тарҳрезӣ шудааст. Ин абзор барои эҷоди моделҳои сеченакаи зина ба зинаи сагҳои болоӣ, дандонҳои аввали болоӣ, дандонҳои аввали поёнӣ ва дандонҳои аввали поёнӣ тарҳрезӣ шудааст. Моделсозии сеченакаи ибтидоӣ бо истифода аз 3D Studio Max (2019, Autodesk Inc., ИМА) ва моделсозии ниҳоӣ бо истифода аз бастаи нармафзори 3D Zbrush (2019, Pixologic Inc., ИМА) анҷом дода шуд. Нишонгузории тасвир бо истифода аз нармафзори Photoshop (Adobe Master Collection CC 2019, Adobe Inc., ИМА), ки барои шинохти устувор аз ҷониби камераҳои мобилӣ тарҳрезӣ шудааст, дар муҳаррики Vuforia (PTC Inc., ИМА; http:///developer.vuforia.com)) анҷом дода шуд. Барномаи 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 абзор барои амалияи кандакории дандон, иштирокчиён аз синфи амалияи морфологияи дандонпизишкии соли 2023 ба таври тасодуфӣ интихоб карда шуданд, то як гурӯҳи назоратӣ ва як гурӯҳи таҷрибавӣ ташкил кунанд. Иштирокчиёни гурӯҳи таҷрибавӣ аз AR-TCPT истифода бурданд ва гурӯҳи назоратӣ аз моделҳои пластикӣ аз Tooth Carving Step Model Kit (Nissin Dental Co., Ҷопон) истифода бурданд. Пас аз анҷом додани вазифаи буридани дандонҳо, таҷрибаи корбарии ҳар як асбоби дастӣ таҳқиқ 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 сеченака барои тасвири пайвастаи хусусиятҳои морфологии сохторҳои барҷаста ва қаъри сатҳҳои мезиалӣ, дисталӣ, буккалӣ, забонӣ ва окклюзионии дандонҳо ҳангоми раванди кандакорӣ истифода мешавад. Дандонҳои дандони болоии ҷоғ ва дандонҳои аввалини премолярии ҷоғ дар сатҳи 16, аввалин премолярии аввали ҷоғ дар сатҳи 13 ва аввалин молярии ҷоғ дар сатҳи 14 моделсозӣ карда шуданд. Моделсозии пешакӣ қисмҳоеро, ки бояд хориҷ ва нигоҳ дошта шаванд, бо тартиби плёнкаҳои дандонпизишкӣ, тавре ки дар расм нишон дода шудааст, нишон медиҳад. 2. Пайдарпаии ниҳоии моделсозии дандон дар расми 3 нишон дода шудааст. Дар модели ниҳоӣ, текстураҳо, қаторкӯҳҳо ва чуқурчаҳо сохтори пастшудаи дандонро тавсиф мекунанд ва маълумоти тасвирӣ барои роҳнамоии раванди кандакорӣ ва таъкид кардани сохторҳое, ки диққати махсусро талаб мекунанд, дохил карда шудааст. Дар аввали марҳилаи кандакорӣ, ҳар як сатҳ бо ранг рамзгузорӣ карда мешавад, то самти онро нишон диҳад ва блоки мум бо хатҳои сахт нишон дода шудааст, ки қисмҳоеро, ки бояд хориҷ карда шаванд, нишон медиҳанд. Сатҳҳои мезиалӣ ва дисталии дандон бо нуқтаҳои сурх қайд карда шудаанд, то нуқтаҳои тамос бо дандонҳоеро нишон диҳанд, ки ҳамчун баромадгоҳҳо боқӣ мемонанд ва ҳангоми раванди буридан хориҷ карда намешаванд. Дар сатҳи окклюзионӣ, нуқтаҳои сурх ҳар як нӯги нигоҳдошташударо нишон медиҳанд ва тирҳои сурх самти кандакориро ҳангоми буридани блоки мумӣ нишон медиҳанд. Моделсозии сеченакаи қисмҳои нигоҳдошташуда ва хориҷшуда имкон медиҳад, ки морфологияи қисмҳои хориҷшуда ҳангоми қадамҳои минбаъдаи тарроҳии блоки мумӣ тасдиқ карда шавад.
Симулятсияҳои пешакии объектҳои сеченакаро дар раванди кандакории дандонҳои зина ба зина эҷод кунед. а: Сатҳи мезиалии премоляри якуми ҷоғи болоӣ; б: Сатҳи каме болотар ва мезиалии лабиали премоляри якуми ҷоғи болоӣ; в: Сатҳи мезиалии моляри якуми ҷоғи болоӣ; г: Сатҳи каме болоӣ сатҳи моляри якуми ҷоғи болоӣ ва сатҳи мезиобуккалӣ. сатҳ. Б – рухсор; Ла – садои лабӣ; М – садои медиалӣ.
Объектҳои сеченака (3D) раванди зина ба зинаи буридани дандонҳоро нишон медиҳанд. Ин акс объекти сеченакаи тайёрро пас аз раванди моделсозии якуми молярии ҷоғ нишон медиҳад, ки тафсилот ва сохторҳоро барои ҳар як қадами минбаъда нишон медиҳад. Маълумоти дуюми моделсозии 3D объекти ниҳоии сеченакаеро дар бар мегирад, ки дар дастгоҳи мобилӣ такмил дода шудааст. Хатҳои нуқтадор қисмҳои баробар тақсимшудаи дандон ва қисмҳои ҷудошуда онҳоеро нишон медиҳанд, ки бояд пеш аз дохил кардани қисмате, ки хати сахт дорад, тоза карда шаванд. Тири сурхи сеченака самти буридани дандон, доираи сурх дар сатҳи дисталӣ минтақаи тамос бо дандон ва силиндраи сурх дар сатҳи окклюзиониро нишон медиҳад. а: хатҳои нуқтадор, хатҳои сахт, доираҳои сурх дар сатҳи дисталӣ ва зинаҳо блоки ҷудошавандаи мумро нишон медиҳанд. б: Анҷоми тахминии ташаккули якуми молярии ҷоғи боло. в: Намуди муфассали якуми молярии ҷоғ, тири сурх самти дандон ва риштаи фосиларо нишон медиҳад, теппаи сурхи силиндрӣ, хати сахт қисмеро нишон медиҳад, ки дар сатҳи окклюзиони бурида мешавад. d: Дандони якуми моляри пурраи ҷоғи боло.
Барои осон кардани муайян кардани қадамҳои пайдарпайи кандакорӣ бо истифода аз дастгоҳи мобилӣ, чор аломати тасвир барои моляри якуми ҷоғи поён, премоляри якуми ҷоғи поён, моляри якуми ҷоғи боло ва саги ҷоғи боло омода карда шуданд. Аломатҳои тасвир бо истифода аз нармафзори Photoshop (2020, Adobe Co., Ltd., Сан-Хосе, Калифорния) тарҳрезӣ шудаанд ва барои фарқ кардани ҳар як дандон, тавре ки дар расми 4 нишон дода шудааст, аломатҳои рақамии даврашакл ва намунаи заминаи такроршавандаро истифода бурданд. Бо истифода аз муҳаррики Vuforia (нармафзори эҷоди аломати AR) аломатҳои тасвири баландсифат эҷод кунед ва пас аз гирифтани сатҳи шинохти панҷситора барои як намуди тасвир, аломатҳои тасвирро бо истифода аз муҳаррики Unity эҷод ва захира кунед. Модели дандони сеченака тадриҷан ба аломатҳои тасвир пайваст карда мешавад ва мавқеъ ва андозаи он дар асоси аломатҳо муайян карда мешавад. Аз муҳаррики Unity ва барномаҳои Android истифода мебарад, ки метавонанд дар дастгоҳҳои мобилӣ насб карда шаванд.
Барчаспи тасвир. Ин аксҳо нишонгузорҳои тасвиреро нишон медиҳанд, ки дар ин таҳқиқот истифода шудаанд, ки камераи дастгоҳи мобилӣ онҳоро аз рӯи намуди дандон (рақам дар ҳар як доира) шинохтааст. а: дандони аввали моляри ҷоғи поён; б: дандони аввали премоляри ҷоғи поён; в: дандони аввали моляри ҷоғи боло; г: дандони болои саг.
Иштирокчиён аз дарси амалии соли аввали кафедраи гигиенаи дандонпизишкии Донишгоҳи Сонг, Кёнгидо ҷалб карда шуданд. Иштирокчиёни эҳтимолӣ аз инҳо огоҳ карда шуданд: (1) Иштирок ихтиёрӣ буда, ягон музди молиявӣ ё таълимиро дар бар намегирад; (2) Гурӯҳи назоратӣ аз моделҳои пластикӣ ва гурӯҳи таҷрибавӣ аз барномаи мобилии AR истифода хоҳанд бурд; (3) таҷриба се ҳафта давом мекунад ва се дандон дорад; (4) Корбарони Android истинодеро барои насб кардани барнома мегиранд ва корбарони iOS дастгоҳи Android бо насби AR-TCPT мегиранд; (5) AR-TCTP дар ҳарду система ба таври якхела кор хоҳад кард; (6) Гурӯҳи назоратӣ ва гурӯҳи таҷрибавиро ба таври тасодуфӣ таъин мекунанд; (7) Кандакорӣ кардани дандонҳо дар лабораторияҳои гуногун анҷом дода мешавад; (8) Пас аз таҷриба, 22 таҳқиқот гузаронида мешавад; (9) Гурӯҳи назоратӣ метавонад пас аз таҷриба аз AR-TCPT истифода барад. Дар маҷмӯъ 52 иштирокчӣ ихтиёрӣ буданд ва аз ҳар як иштирокчӣ варақаи розигии онлайн гирифта шуд. Гурӯҳҳои назоратӣ (n = 26) ва гурӯҳҳои таҷрибавӣ (n = 26) бо истифода аз функсияи тасодуфӣ дар Microsoft Excel (2016, Редмонд, ИМА) ба таври тасодуфӣ таъин карда шуданд. Расми 5 ҷалби иштирокчиён ва тарҳи таҷрибавиро дар диаграммаи ҷараён нишон медиҳад.
Тарҳи таҳқиқотӣ барои омӯхтани таҷрибаҳои иштирокчиён бо моделҳои пластикӣ ва барномаҳои воқеияти афзоишёфта.
Аз 27 марти соли 2023 сар карда, гурӯҳи таҷрибавӣ ва гурӯҳи назоратӣ барои сохтани се дандон мутаносибан аз моделҳои AR-TCPT ва пластикӣ истифода бурданд. Иштирокчиён дандонҳои премолярӣ ва молярӣ, аз ҷумла дандонҳои якуми ҷоғи поён, дандонҳои якуми ҷоғи поён ва дандонҳои якуми ҷоғи болоро, ки ҳама хусусиятҳои мураккаби морфологӣ доштанд, сохтанд. Садонакҳои ҷоғи боло ба ҳайкал дохил карда нашудаанд. Иштирокчиён дар як ҳафта се соат вақт доранд, ки дандон буранд. Пас аз сохтани дандон, моделҳои пластикӣ ва маркерҳои тасвирии гурӯҳҳои назоратӣ ва таҷрибавӣ мутаносибан истихроҷ карда шуданд. Бе шинохти тамғаи тасвир, объектҳои дандонпизишкии сеченака аз ҷониби AR-TCTP такмил дода намешаванд. Барои пешгирӣ аз истифодаи дигар асбобҳои амалӣ, гурӯҳҳои таҷрибавӣ ва назоратӣ кандакории дандонҳоро дар утоқҳои алоҳида машқ карданд. Фикру мулоҳизаҳо дар бораи шакли дандон се ҳафта пас аз анҷоми таҷриба барои маҳдуд кардани таъсири дастурҳои муаллим пешниҳод карда шуданд. Пурсишнома пас аз анҷом додани буридани дандонҳои якуми ҷоғи поён дар ҳафтаи сеюми апрел дода шуд. Пурсишномаи тағйирёфта аз Сандерс ва ҳамкорон Алфала ва ҳамкорон 23 саволро аз [26] истифода бурд. [27] фарқиятҳои шакли дилро байни асбобҳои амалӣ арзёбӣ карданд. Аммо, дар ин таҳқиқот, як банд барои манипулятсияи мустақим дар ҳар сатҳ аз Алфалаҳ ва ҳамкорон [27] хориҷ карда шуд. 22 банди истифодашуда дар ин таҳқиқот дар Ҷадвали 1 нишон дода шудаанд. Гурӯҳҳои назоратӣ ва таҷрибавӣ арзишҳои α-и Кронбахро мутаносибан 0,587 ва 0,912 доштанд.
Таҳлили маълумот бо истифода аз нармафзори омории SPSS (v25.0, IBM Co., Armonk, NY, USA) анҷом дода шуд. Санҷиши аҳамияти дуҷониба дар сатҳи аҳамияти 0.05 анҷом дода шуд. Санҷиши дақиқи Фишер барои таҳлили хусусиятҳои умумӣ, аз қабили ҷинс, синну сол, макони зист ва таҷрибаи кандакории дандон истифода шуд, то тақсимоти ин хусусиятҳоро байни гурӯҳҳои назоратӣ ва таҷрибавӣ тасдиқ кунад. Натиҷаҳои санҷиши Шапиро-Вилк нишон доданд, ки маълумоти пурсиш ба таври муқаррарӣ тақсим нашудаанд (p <0.05). Аз ин рӯ, санҷиши ғайрипараметрии Манн-Уитни U барои муқоисаи гурӯҳҳои назоратӣ ва таҷрибавӣ истифода шуд.
Асбобҳое, ки иштирокчиён ҳангоми машқи кандакории дандонҳо истифода мебаранд, дар расми 6 нишон дода шудаанд. Расми 6a модели пластикиро нишон медиҳад ва расмҳои 6b-d AR-TCPT-ро, ки дар дастгоҳи мобилӣ истифода мешавад, нишон медиҳанд. AR-TCPT аз камераи дастгоҳ барои муайян кардани аломатҳои тасвир истифода мебарад ва дар экран як объекти дандонпизишкии такмилёфтаи сеченака нишон медиҳад, ки иштирокчиён метавонанд онро дар вақти воқеӣ идора ва мушоҳида кунанд. Тугмаҳои "Баъдӣ" ва "Қаблӣ"-и дастгоҳи мобилӣ ба шумо имкон медиҳанд, ки марҳилаҳои кандакорӣ ва хусусиятҳои морфологии дандонҳоро муфассал мушоҳида кунед. Барои сохтани дандон, корбарони AR-TCPT пайдарпай модели такмилёфтаи сеченака дар экрани дандонҳоро бо блоки мум муқоиса мекунанд.
Машқи кандакории дандонҳо. Ин акс муқоисаи машқи анъанавии кандакории дандонҳо (TCP)-ро бо истифода аз моделҳои пластикӣ ва TCP-и қадам ба қадам бо истифода аз асбобҳои воқеияти афзоишёфта нишон медиҳад. Донишҷӯён метавонанд қадамҳои кандакории 3D-ро бо пахш кардани тугмаҳои "Оянда" ва "Қаблӣ" тамошо кунанд. а: Модели пластикӣ дар маҷмӯи моделҳои қадам ба қадам барои кандакории дандонҳо. б: TCP бо истифода аз асбоби воқеияти афзоишёфта дар марҳилаи аввали премоляри якуми ҷоғи поён. в: TCP бо истифода аз асбоби воқеияти афзоишёфта дар марҳилаи ниҳоии ташаккули премоляри якуми ҷоғи поён. г: Раванди муайян кардани қаторкӯҳҳо ва чуқурчаҳо. IM, тамғаи тасвир; MD, дастгоҳи мобилӣ; NSB, тугмаи "Оянда"; PSB, тугмаи "Қаблӣ"; SMD, нигоҳдорандаи дастгоҳи мобилӣ; TC, мошини кандакории дандон; W, блоки мумӣ
Байни ду гурӯҳи иштирокчиёни тасодуфан интихобшуда аз ҷиҳати ҷинс, синну сол, макони зист ва таҷрибаи кандакории дандон фарқиятҳои назаррасе вуҷуд надоштанд (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 иборат буд (n = 26). Гурӯҳи назоратӣ аз 61.5% (n = 16) иштирокчиёни синни 20-сола, 26.9% (n = 7) иштирокчиёни синни 21-сола ва 11.5% (n = 3) иштирокчиёни синни ≥ 22-сола иборат буд, сипас гурӯҳи назоратии таҷрибавӣ аз 73.1% (n = 19) иштирокчиёни синни 20-сола, 19.2% (n = 5) иштирокчиёни синни 21-сола ва 7.7% (n = 2) иштирокчиёни синни ≥ 22-сола иборат буд. Аз рӯи маҳалли зист, 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 Инчон зиндагӣ мекарданд, мутаносибан 7,7% (n = 2) ва 3,8% (n = 1) буд. Дар гурӯҳи назоратӣ, 25 иштирокчӣ (96,2%) таҷрибаи қаблии кандакорӣ дар дандон надоштанд. Ба ҳамин монанд, 26 иштирокчӣ (100%) дар гурӯҳи таҷрибавӣ таҷрибаи қаблии кандакорӣ дар дандон надоштанд.
Дар Ҷадвали 2 омори тавсифӣ ва муқоисаҳои омории посухҳои ҳар як гурӯҳ ба 22 саволи пурсишнома оварда шудааст. Дар посухҳо ба ҳар як аз 22 саволи пурсишнома байни гурӯҳҳо фарқиятҳои назаррас вуҷуд доштанд (p < 0.01). Дар муқоиса бо гурӯҳи назоратӣ, гурӯҳи таҷрибавӣ дар 21 саволи пурсишнома холҳои миёнаи баландтар дошт. Танҳо дар саволи 20 (Q20)-и саволнома гурӯҳи назоратӣ нисбат ба гурӯҳи таҷрибавӣ холҳои баландтар гирифт. Гистограммаи расми 7 фарқияти холҳои миёнаро байни гурӯҳҳо ба таври визуалӣ нишон медиҳад. Ҷадвали 2; Расми 7 инчунин натиҷаҳои таҷрибаи корбарро барои ҳар як лоиҳа нишон медиҳад. Дар гурӯҳи назоратӣ, саволи Q21-и пурсишнома ...
Муқоисаи холҳои пурсишнома. Графики сутунӣ, ки холҳои миёнаи гурӯҳи назоратӣ бо истифода аз модели пластикӣ ва гурӯҳи таҷрибавӣ бо истифода аз барномаи воқеияти афзоишёфтаро муқоиса мекунад. AR-TCPT, як воситаи амалияи кандакории дандонпизишкӣ дар асоси воқеияти афзоишёфта.
Технологияи AR дар соҳаҳои гуногуни стоматология, аз ҷумла эстетикаи клиникӣ, ҷарроҳии даҳон, технологияи барқароркунанда, морфологияи дандонпизишкӣ ва имплантология ва симулятсия [28, 29, 30, 31] маъруфияти бештар пайдо мекунад. Масалан, Microsoft HoloLens воситаҳои пешрафтаи воқеияти афзоишёфтаро барои беҳтар кардани таълими дандонпизишкӣ ва банақшагирии ҷарроҳӣ пешниҳод мекунад [32]. Технологияи воқеияти виртуалӣ инчунин муҳити симулятсияро барои таълими морфологияи дандонпизишкӣ фароҳам меорад [33]. Гарчанде ки ин дисплейҳои аз ҷиҳати технологӣ пешрафтаи сахтафзор вобаста ба сар ҳанӯз дар таълими дандонпизишкӣ ба таври васеъ дастрас нашудаанд, барномаҳои мобилии AR метавонанд малакаҳои татбиқи клиникиро беҳтар кунанд ва ба корбарон дар фаҳмидани зуди анатомия кӯмак расонанд [34, 35]. Технологияи AR инчунин метавонад ангеза ва шавқи донишҷӯёнро ба омӯзиши морфологияи дандонпизишкӣ афзоиш диҳад ва таҷрибаи омӯзишии интерактивӣ ва ҷолибтарро фароҳам оварад [36]. Воситаҳои омӯзиши AR ба донишҷӯён кӯмак мекунанд, ки расмиёти мураккаби дандонпизишкӣ ва анатомияро дар шакли 3D тасаввур кунанд [37], ки барои фаҳмидани морфологияи дандонпизишкӣ муҳим аст.
Таъсири моделҳои дандонпизишкии пластикии чопшудаи 3D ба таълими морфологияи дандон аллакай нисбат ба китобҳои дарсӣ бо тасвирҳо ва шарҳҳои 2D беҳтар аст [38]. Аммо, рақамикунонии маориф ва пешрафти технологӣ зарурати ҷорӣ кардани дастгоҳҳо ва технологияҳои гуногунро дар соҳаи тандурустӣ ва таҳсилоти тиббӣ, аз ҷумла таҳсилоти дандонпизишкӣ, ба вуҷуд овардааст [35]. Муаллимон бо мушкилоти таълими мафҳумҳои мураккаб дар соҳаи босуръат рушдёбанда ва динамикӣ рӯбарӯ ҳастанд [39], ки истифодаи асбобҳои гуногуни амалиро илова бар моделҳои анъанавии қатрони дандонпизишкиро барои кӯмак ба донишҷӯён дар амалияи кандакории дандон талаб мекунад. Аз ин рӯ, ин таҳқиқот як воситаи амалии AR-TCPT-ро пешниҳод мекунад, ки аз технологияи AR барои кӯмак дар амалияи морфологияи дандон истифода мебарад.
Таҳқиқот дар бораи таҷрибаи корбарии барномаҳои AR барои фаҳмидани омилҳое, ки ба истифодаи мултимедия таъсир мерасонанд, муҳим аст [40]. Таҷрибаи мусбати корбарии AR метавонад самти рушд ва такмили онро, аз ҷумла ҳадаф, осонии истифода, кори ҳамвор, намоиши иттилоот ва таъсири мутақобиларо муайян кунад [41]. Тавре ки дар Ҷадвали 2 нишон дода шудааст, ба истиснои Q20, гурӯҳи таҷрибавӣ, ки AR-TCPT-ро истифода мебурд, дар муқоиса бо гурӯҳи назоратӣ, ки моделҳои пластикиро истифода мебурданд, баҳои баландтари таҷрибаи корбарӣ гирифт. Дар муқоиса бо моделҳои пластикӣ, таҷрибаи истифодаи AR-TCPT дар амалияи кандакории дандонпизишкӣ баҳои баланд гирифт. Арзёбиҳо фаҳмиш, визуализатсия, мушоҳида, такрор, муфидии асбобҳо ва гуногунии дурнаморо дар бар мегиранд. Бартариҳои истифодаи AR-TCPT фаҳмиши зуд, паймоиши самаранок, сарфаи вақт, рушди малакаҳои кандакории пеш аз клиникӣ, фарогирии ҳамаҷониба, беҳтар кардани омӯзиш, коҳиш додани вобастагӣ аз китобҳои дарсӣ ва хусусияти интерактивӣ, гуворо ва иттилоотии таҷрибаро дар бар мегиранд. AR-TCPT инчунин ҳамкорӣ бо дигар асбобҳои амалиро осон мекунад ва аз дурнамоҳои гуногун назари равшанро фароҳам меорад.
Тавре ки дар расми 7 нишон дода шудааст, AR-TCPT дар саволи 20 як нуктаи иловагиро пешниҳод кард: интерфейси графикии ҳамаҷонибаи корбар, ки ҳамаи марҳилаҳои кандакории дандонҳоро нишон медиҳад, барои кӯмак ба донишҷӯён дар иҷрои кандакории дандон зарур аст. Намоиши тамоми раванди кандакории дандон барои рушди малакаҳои кандакории дандон пеш аз табобати беморон муҳим аст. Гурӯҳи таҷрибавӣ дар семоҳаи 13 холҳои баландтаринро гирифт, ки саволи асосӣ ба рушди малакаҳои кандакории дандон ва беҳтар кардани малакаҳои корбар пеш аз табобати беморон алоқаманд аст ва имкониятҳои ин абзорро дар амалияи кандакории дандон нишон медиҳад. Истифодабарандагон мехоҳанд малакаҳои омӯхтаашонро дар шароити клиникӣ татбиқ кунанд. Бо вуҷуди ин, барои арзёбии рушд ва самаранокии малакаҳои воқеии кандакории дандон таҳқиқоти пайгирӣ лозиманд. Дар саволи 6 пурсида шуд, ки оё моделҳои пластикӣ ва AR-TCTP дар ҳолати зарурӣ метавонанд истифода шаванд ва посухҳо ба ин савол фарқияти бузургтаринро байни ду гурӯҳ нишон доданд. Ҳамчун як барномаи мобилӣ, AR-TCPT дар муқоиса бо моделҳои пластикӣ истифода бурдан қулайтар буд. Бо вуҷуди ин, исбот кардани самаранокии таълимии барномаҳои AR танҳо дар асоси таҷрибаи корбар душвор боқӣ мемонад. Барои арзёбии таъсири AR-TCTP ба лавҳаҳои тайёри дандон таҳқиқоти минбаъда лозиманд. Аммо, дар ин таҳқиқот, рейтингҳои баланди таҷрибаи корбарии AR-TCPT аз потенсиали он ҳамчун воситаи амалӣ шаҳодат медиҳанд.
Ин таҳқиқоти муқоисавӣ нишон медиҳад, ки AR-TCPT метавонад алтернатива ё мукаммали арзишманд ба моделҳои анъанавии пластикӣ дар муассисаҳои дандонпизишкӣ бошад, зеро он аз ҷиҳати таҷрибаи корбарӣ баҳои аъло гирифтааст. Аммо, муайян кардани бартарии он аз ҷониби омӯзгорон миқдори бештари устухони кандакории миёна ва ниҳоӣ талаб мекунад. Илова бар ин, таъсири фарқиятҳои инфиродӣ дар қобилиятҳои дарки фазоӣ ба раванди кандакорӣ ва дандони ниҳоӣ низ бояд таҳлил карда шавад. Қобилиятҳои дандонпизишкӣ аз як шахс ба шахс фарқ мекунанд, ки метавонад ба раванди кандакорӣ ва дандони ниҳоӣ таъсир расонад. Аз ин рӯ, барои исботи самаранокии AR-TCPT ҳамчун восита барои амалияи кандакории дандонпизишкӣ ва фаҳмидани нақши модулятсия ва миёнаравии татбиқи AR дар раванди кандакорӣ таҳқиқоти бештар лозим аст. Тадқиқоти оянда бояд ба арзёбии таҳия ва арзёбии асбобҳои морфологияи дандонпизишкӣ бо истифода аз технологияи пешрафтаи AR HoloLens равона карда шаванд.
Хулоса, ин таҳқиқот потенсиали AR-TCPT-ро ҳамчун абзор барои амалияи кандакории дандон нишон медиҳад, зеро он ба донишҷӯён таҷрибаи инноватсионӣ ва интерактивии омӯзишӣ фароҳам меорад. Дар муқоиса бо гурӯҳи анъанавии моделҳои пластикӣ, гурӯҳи AR-TCPT холҳои хеле баландтари таҷрибаи корбарро, аз ҷумла бартариҳоеро ба монанди фаҳмиши зудтар, беҳтар кардани омӯзиш ва коҳиш додани вобастагӣ аз китобҳои дарсӣ, нишон доданд. Бо технологияи шинос ва осонии истифодааш, AR-TCPT алтернативаи умедбахшеро ба абзорҳои анъанавии пластикӣ пешниҳод мекунад ва метавонад ба навкорон дар кандакории сеандоза кӯмак расонад. Бо вуҷуди ин, барои арзёбии самаранокии таълимии он, аз ҷумла таъсири он ба қобилиятҳои кандакории одамон ва муайян кардани миқдори дандонҳои кандакорӣ, таҳқиқоти бештар лозим аст.
Маҷмӯаҳои маълумоте, ки дар ин таҳқиқот истифода шудаанд, бо дархости оқилона бо муаллифи мувофиқ дастрасанд.
Богацкий Р.Е., Бест А., Эбби Л.М. Таҳқиқоти эквивалентии барномаи таълимии анатомияи дандонпизишкӣ дар асоси компютер. Ҷей Дент Эд. 2004;68:867–71.
Абу Эйд Р., Эван К., Фоли Ҷ., Овайс Ю., Ҷаясинге Ҷ. Омӯзиши худидоракунӣ ва сохтани модели дандонпизишкӣ барои омӯзиши морфологияи дандонпизишкӣ: дурнамои донишҷӯён дар Донишгоҳи Абердин, Шотландия. Ҷей Дент Эд. 2013;77:1147–53.
Лоун М, МакКенна ҶП, Криан ҶФ, Даунер ЭҶ, Тулуза А. Шарҳи усулҳои таълими морфологияи дандонпизишкӣ, ки дар Британияи Кабир ва Ирландия истифода мешаванд. Маҷаллаи аврупоии таҳсилоти дандонпизишкӣ. 2018;22:e438–43.
Обрез А., Бриггс С., Бэкман Ҷ., Голдштейн Л., Лэмб С., Найт В.Г. Таълими анатомияи дандонпизишкии аз ҷиҳати клиникӣ муҳим дар барномаи таълимии дандонпизишкӣ: Тавсиф ва арзёбии модули инноватсионӣ. Ҷей Дент Эд. 2011;75:797–804.
Коста А.К., Ксавиер Т.А., Паес-Ҷуниор Т.Д., Андреатта-Филхо О.Д., Борхес А.Л. Таъсири минтақаи тамос бо окклюзионӣ ба нуқсонҳои куспалӣ ва тақсимоти фишор. Маҷаллаи Practice J Contemp Dent. 2014;15:699–704.
Шугарс Д.А., Бадер Ҷ.Д., Филлипс С.В., Уайт Б.А., Брантли К.Ф. Оқибатҳои иваз накардани дандонҳои қафо. J Am Dent Assoc. 2000;131:1317–23.
Ванг Хуэй, Сюй Хуэй, Чжан Ҷинг, Ю Шенг, Ванг Минг, Цю Ҷинг ва дигарон. Таъсири дандонҳои пластикии чопшудаи 3D ба иҷрои курси морфологияи дандонпизишкӣ дар донишгоҳи Чин. Маҷаллаи тиббии BMC. 2020;20:469.
Риснес С., Хан К., Ҳадлер-Олсен Э., Сехик А. Муаммои муайянкунии дандон: усуле барои таълим ва омӯзиши морфологияи дандонпизишкӣ. Маҷаллаи аврупоии таҳсилоти дандонпизишкӣ. 2019;23:62–7.
Киркуп М.Л., Адамс Б.Н., Рейффес П.Е., Хесселбарт Ҷ.Л., Уиллис Л.Ҳ. Оё як тасвир ба ҳазор калима меарзад? Самаранокии технологияи iPad дар курсҳои пеш аз клиникии озмоишгоҳи дандонпизишкӣ. Ҷей Дент Эд. 2019;83:398–406.
Гудакр CJ, Юнан R, Кирби W, Фитзпатрик M. Таҷрибаи таълимии бо ташаббуси COVID-19: истифодаи мумикунии хонагӣ ва вебинарҳо барои таълими курси сеҳафтаинаи интенсивии морфологияи дандон ба донишҷӯёни соли аввал. J Prosthetics. 2021;30:202–9.
Рой Э., Бакр М.М., Ҷорҷ Р. Ниёз ба симулятсияҳои воқеияти виртуалӣ дар таълими дандонпизишкӣ: баррасӣ. Маҷаллаи Saudi Dent 2017; 29:41-7.
Гарсон Ҷ. Шарҳи бисту панҷ соли таълими воқеияти афзоянда. Ҳамкории бисёрмодалии технологӣ. 2021;5:37.
Тан С.Й., Аршад Х., Абдуллоҳ А. Барномаҳои самаранок ва пуриқтидори воқеияти афзоянда дар мобилӣ. Int J Adv Sci Eng Inf Technol. 2018;8:1672–8.
Ванг М., Каллахан В., Бернхардт Ҷ., Уайт К., Пенья-Риос А. Воқеияти афзоянда дар маориф ва омӯзиш: усулҳои таълим ва мисолҳои тасвирӣ. J Ambient Intelligence. Human Computing. 2018;9:1391–402.
Пеллас Н, Фотарис П, Казанидис И, Уэллс Д. Беҳтар кардани таҷрибаи омӯзиш дар таҳсилоти ибтидоӣ ва миёна: баррасии систематикии тамоюлҳои ахир дар омӯзиши воқеияти афзоянда дар асоси бозӣ. Воқеияти виртуалӣ. 2019;23:329–46.
Маззуко А., Крассманн А.Л., Реатеги Э., Гомес Р.С. Шарҳи систематикии воқеияти афзоянда дар таълими химия. Пастори таълим. 2022;10:e3325.
Акчайыр М, Акчайыр Г. Фоидаҳо ва мушкилоти марбут ба воқеияти афзоянда дар маориф: баррасии систематикии адабиёт. Таҳқиқоти таълимӣ, таҳрири соли 2017; 20:1–11.
Данливи М, Деде С, Митчелл Р. Имкониятҳо ва маҳдудиятҳои симулятсияҳои воқеияти афзояндаи муштараки immersive барои таълим ва омӯзиш. Маҷаллаи технологияи таълими илмӣ. 2009;18:7-22.
Чжэн К.Х., Цай С.К. Имкониятҳои воқеияти афзоянда дар омӯзиши илмӣ: Пешниҳодҳо барои таҳқиқоти оянда. Маҷаллаи технологияи таълими илмӣ. 2013;22:449–62.
Килистофф AJ, Маккензи L, Д'Эон M, Триндер K. Самаранокии усулҳои кандакорӣ дар зина ба зина барои донишҷӯёни дандонпизишкӣ. Jay Dent Ed. 2013;77:63–7.
Вақти нашр: 25 декабри соли 2023