Vis enkel innførsel

dc.contributor.advisorDivitini, Monica
dc.contributor.advisorPrasolova-Førland, Ekaterina
dc.contributor.authorHaugum, Mathilde Haukø
dc.contributor.authorWoldseth, Miriam Vaarum
dc.date.accessioned2022-10-07T17:31:19Z
dc.date.available2022-10-07T17:31:19Z
dc.date.issued2022
dc.identifierno.ntnu:inspera:112046434:30148733
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11250/3024693
dc.description.abstractMengden kunnskap som skal læres innenfor medisin og helsefag øker hele tiden, noe som fører til større krav for hva studenter innenfor disse feltene er forventet å lære. Disse større kravene fremmer behovet for alternative tilnærminger til å skape engasjerende og effektiv læring for studentene. Tidligere arbeid har undersøkt bruken av pedagogiske AR anatomiapplikasjoner for å skape slike læringsopplevelser. Dette arbeidet har likevel ofte vært fokusert på effekten av å introdusere applikasjonene i læringsprosessen istedenfor å evaluere hvordan de kan støtte de ulike læringspreferansene hos studentene. Disse preferansene inkluderer blant annet at noen studenter liker å lære på egenhånd, mens andre foretrekker å lære i samarbeid med andre. I tillegg ble det oppdaget i løpet av den nylige COVID-19 pandemien at det er større behov for tilrettelegging av fjernlæring og noen studenter foretrekker også å lære hjemmefra sammenlignet med å møte opp på læringsstedene. Målet med dette forskningsprosjektet er å identifisere funksjoner som kan fasilitere ulike tilnærminger til læring av anatomi i AR omgivelser. Ved å oppnå dette målet kan prosjektet bidra med kunnskap om hvordan AR applikasjoner kan utvikles for å bedre støtte de ulike preferansene for å lære anatomi. Denne kunnskapen kan gjøre det lettere å utvikle lignende applikasjoner i fremtiden som det er mer sannsynlig at studentene bruker som en del av sin læring fordi de støtter deres læringspreferanser i større grad. For å oppnå forskningsmålet bruker prosjektet en kombinasjon av innsikt samlet om de tiltenkte brukerne og flere strategier fra ulike læringsteorier for å identifisere lovende funksjoner. Ved å bruke læringsstrategier for å identifisere disse funksjonene, ønsker prosjektet å oppnå en læringsdrevet tilnærming til utvikling av pedagogiske applikasjoner for å skape forståelige og effektive læringsaktiviteter. For at funksjonene skal kunne evalueres blir de identifiserte funksjonene implementert i en AR applikasjon for læring av nevroanatomi kalt Nevrolens. Denne applikasjonen er tilgjengelig på HoloLens og Android enheter. Prosessen av å implementere funksjoner involverer bruken av design thinking for å tillate at den utviklede applikasjonen blir iterativt forbedret slik at den endelige versjonen kan tilfredsstille brukerbehovene til en større grad. I tillegg utføres det aktiviteter som involverer tiltenkte brukere av applikasjonen og eksperter innen nevrovitenskap for å samle informasjon om hvordan de ulike funksjonene kan støtte læring av anatomi. Noe av resultatene fra disse aktivitetene blir evaluert ved å utføre statistiske og tematiske analyser for å legge til rette for en diskusjon om hvilke funksjoner som kan anbefales å implementeres i pedagogiske AR anatomiapplikasjoner. Noen av de anbefalte funksjonene som ble oppdaget i dette forskningsprosjektet er nyttige uansett læringspreferanser. Disse funksjonene inkluderer interaksjon og justering av AR modeller, veiledende verktøy som gjør det lettere å lære og bruke applikasjonen og lister for å fremheve og endre synligheten til spesifikke anatomiske deler. De inkluderer også evnen til å utføre disseksjon av anatomiske strukturer og lagre nåværende arbeid for å fortsette ved et senere tidspunkt. Noen av de implementerte funksjonene støtter overgangen til fjernlæring slik som muntlige og skriftlige kommunikasjonsmuligheter og tilpasset mobil design som utnytter kjennskapen til disse mobile enhetene. Det ble også oppdaget at synkroniserte funksjoner som støtter en delt forståelse blant samarbeidspartnere kan være fordelaktige for å støtte denne overgangen. Prosjektet identifiserte også funksjoner som kan støtte samarbeidslæring slik som inkludering av problemløsningsfunksjoner som quizer, synkroniserte funksjoner som støtter diskusjoner og funksjoner som lar brukere ta kontroll over sesjonen. Noen av funksjonene som ble identifisert som fordelaktige for å støtte selvstudie var presentasjonen av informative tekster og evnen til å legge til notater til bilder av virtuelle objekter. I løpet av prosjektet ble det også oppdaget at applikasjoner som ønsker å støtte ulike tilnærminger til læring av anatomi bør gi intuitive måter å sette opp disse tilnærmingene. Totalt 15 anbefalte funksjoner og tilhørende potensialer for forbedring ble identifisert i løpet av dette forskningsprosjektet. I tillegg ble det funnet noen funksjoner som krever noen forbedringer eller videre undersøkelser før de kan anbefales. Ved å implementere de anbefalte funksjonene i en AR anatomiapplikasjon kan det legges til rette for skapelsen av læringsopplevelser som er bedre tilpasset de ulike behovene til de tiltenkte brukerne. Disse implementasjonene kan dermed gi de utviklede applikasjonene et større potensial for å fremme engasjerende og effektiv læring av anatomi.
dc.description.abstractThe amount of knowledge to be learned within the fields of medical and health sciences is constantly increasing, which leads to greater demands for what the students within these fields are expected to learn. These greater demands promote the need for alternative approaches to creating engaging and effective learning experiences for the students. Previous work has investigated the use of educational AR anatomy applications to create such experiences. However, this work is often focused on the effects of introducing the applications in the learning process instead of evaluating how they can support the different learning preferences of the students. Among other things, these preferences include that some students like to learn on their own, while others prefer to learn in collaborative sessions. In addition, the recent COVID-19 pandemic revealed that there is a need for better facilitation of remote learning and that some students also prefer to learn remotely compared to on campus. The goal of this research project is to identify features that can facilitate different approaches to learning anatomy in an AR environment. By achieving this goal, the project can contribute with knowledge of how AR applications can be developed to better support the different preferences for learning anatomy. This knowledge can make it easier to develop similar applications in the future that the students are more likely to use as a part of their learning because the applications support their learning preferences to a greater extent. To achieve the research goal, the project uses a combination of insight gathered about the intended users and several strategies from different learning theories to identify promising features. By using learning strategies to identify these features, the project aims to achieve a learner-driven approach to developing educational applications to create understandable and effective learning activities. The identified features are implemented in an AR application for learning neuroanatomy called Nevrolens to allow them to be evaluated. This application is available on HoloLens and Android devices. The process of implementing the features involves the use of design thinking to allow the developed application to be iteratively improved so the final version can satisfy the needs of the users to a greater extent. In addition, activities involving the intended users of the application and experts in the field of neuroscience are performed to gather information about how the different features can support the learning of anatomy. Some of the results of these activities are evaluated by performing statistical and thematic analyses to facilitate a discussion of which features should be recommended to implement in educational AR anatomy applications. Some of the recommended features that were discovered in this research project are useful regardless of learning preferences. These features include interaction and adjustment of AR models, guiding tools that make it easier to learn and use the application, and lists for easy highlighting and changing the visibility of certain anatomical parts. They also include the ability to perform dissection of the anatomical structures and to save the current work to continue at a later time. Some of the identified features support the transition from in-person to remote learning, which include the implementation of voice and written communication and customized mobile designs which exploit the familiarity of these mobile devices. It was also discovered that synchronized features that support a shared understanding among remote collaborators could be beneficial to support this transition. The project also identified features that could support collaborative learning such as the inclusion of problem-solving features like quizzes, synchronized features that support discussion, and features that allow users to take control of the session. Some of the features that were identified as beneficial for supporting self-study learning were the presentation of informative texts and the ability to add notes to images of virtual objects. During the project, it was also discovered that if applications aim to support different approaches to learning anatomy, they should provide an intuitive setup of these approaches. A total of 15 recommended features and several associated potential for improvements were identified in this research project. In addition, the project identified some features that require improvement or further investigation before they can be recommended. Implementing the recommended features in an AR anatomy application might facilitate the creation of learning experiences that are better adapted to the different needs of the intended users. These implementations might thus give the developed application a greater potential of promoting engaging and effective learning of anatomy.
dc.languageeng
dc.publisherNTNU
dc.titleFacilitating Different Approaches to Learning Anatomy in an Augmented Reality Environment
dc.typeMaster thesis


Tilhørende fil(er)

Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel