יישום מציאות משולבת לחינוך (MRE) ותוצאות בשיעורים מקוונים להנדסה
23 ביוני 2023
בעבודה זו, פותחה מערכת מציאות משולבת בשם MRE כדי לסייע לתלמידים לפתח שיטות מעבדה המשלימות שיעורים מקוונים. נערך ניסוי עם 30 תלמידים; 10 תלמידים לא השתמשו ב-MRE, 10 השתמשו ב-MRE ו-10 נוספים השתמשו ב-MRE עם משוב מהמורים.
פרוטוקול זה בוחן כיצד מציאות משולבת יכולה לשפר את החינוך ההנדסי המקוון על ידי התגברות על מגבלות מעבדה מרחוק וציוד VR יקר. זה כולל 30 תלמידים, תוך הדגשת היתרונות של MR ואת החשיבות של משוב. היתרון העיקרי של מערכת המציאות המשולבת הוא יכולתה להקל על פרקטיקות מעבדה בשיעורי הנדסה מקוונים, ולאפשר לתלמידים להחמיא ללמידה התיאורטית.
המחקר הדגיש את חשיבות המשוב. מערכת המציאות המשולבת יכולה לשמש גם ביישומים אחרים, כגון הכשרה בתעשייה שבה ניסיון מעשי הוא חיוני, אך קשה לספק במסגרות מסורתיות. הוא מציע פתרון חסכוני, מה שהופך אותו לנגיש לאוכלוסייה רחבה יותר.
המשתמש עלול להתמודד עם אתגרים בניווט בסביבה הווירטואלית, אינטראקציה עם אובייקטים וירטואליים ואמיתיים, והבנת מערכת המשוב. כדי לעזור למתחילים, מומלץ לספק הוראות ברורות והדגמות. התחל בהשקת אפליקציית המציאות המשולבת לחינוך או MRE, וטען את השירותים הרצויים בטלפון הסלולרי.
כעת הכניסו את הטלפון הסלולרי למשקפי המציאות המדומה, והרכיבו את המשקפיים. אתר חזותית את מרכז בסיס אב הטיפוס של MRE. כאשר הסימולציה מופיעה, הרימו יד מושטת כדי למקם אותה במרכז התצוגה.
כדי להכין את המשתמש למציאות מדומה, ללא המשקפיים, פתח את יישום MRE ובחר את התרחיש שהמשתמש רוצה לבצע. לחץ על הפעל והפעל את התרחיש. הפעל את תרחיש הרכיב החשמלי הראשון באמצעות אדום, ירוק וכחול.
כדי לאתר את האזורים למיקום רכיבים, קח את הרכיב ומקם אותו במקום הנכון. המשך עד שכל הרכיבים ממוקמים בצורה מדויקת. סטייה אופיינית ללא שימוש ב- MRE נצפתה מפוזרת יותר.
הממוצע הטוב ביותר שהתקבל היה כאשר נעשה שימוש ב- MRE עם משוב מורים. השימוש ב-MRE הבטיח ציון ממוצע של 7.5 ומעלה. MRE עם משוב הביא לציונים ממוצעים של שמונה ומעלה, כאשר הציונים הגבוהים ביותר מכל שלוש הקבוצות היו 9.3 ו -9.5.
ההיבט הקריטי ביותר של הליך זה הוא לזהות את האובייקטים האמיתיים, ולכן, זיהוי של ידי המשתמש הוא חיוני כדי להיות מסוגל לבצע את התרחישים. הנוהל הנוכחי יכול להיות מיושם על התעשייה, למשל, הכשרה של עובדים חדשים, המאפשר להם להתאמן בסביבות בטוחות. טכניקה זו סייעה להרחיב את המחקר לתלמידים נוספים באותה רמת ידע.
באופן דומה, ניתן לנתח משוב אוטומטי כדי לוודא אם יש לו השפעה על הלמידה.
צפו בתמליל המלא וקבלו גישה לאלפי סרטונים מדעיים
סקירה כללית
מחקר זה בוחן את הפיתוח של מערכת מציאות מעורבת, MRE, שמטרתה לשפר את התרגול המעבדתי בלימודי הנדסה מקוונים. ניסוי שבו השתתפו 30 סטודנטים נערך כדי להעריך את יעילותה של מערכת ה-MRE, תוך בחינה של וריאציות שונות במשוב שניתן.
מרכיבי מפתח של המחקר
תחום המדע
- מציאות מעורבת בחינוך
- שיפור למידה מקוונת
- פרקטיקות מעבדה
רקע
- מגבלות של מעבדות מרחוק מעכבות למידה מעשית.
- ציוד VR יקר מגביל את הנגישות.
- מציאות מעורבת (Mixed reality) מציעה פתרון פוטנציאלי.
- משוב הוא קריטי ללמידה יעילה.
מטרת המחקר
- להערכת היעילות של MRE בשיעורי הנדסה מקוונים.
- להערכת ההשפעה של משוב על למידת הסטודנטים.
- לספק חלופה חסכונית לאימון מעשי.
שיטות שנעשה בהן שימוש
- ניסוי עם 30 סטודנטים המחולקים לשלוש קבוצות.
- השוואה של השימוש ב-MRE עם ובלי משוב מהמרצה.
- הערכה של מעורבות הסטודנטים ותוצאות הלמידה.
- ניתוח היתרונות של מציאות מעורבת (mixed reality) בחינוך.
תוצאות עיקריות
- MRE סייע לשיפור פרקטיקות מעבדה בהשוואה לשיטות מסורתיות.
- סטודנטים שקיבלו משוב הראו תוצאות למידה משופרות.
- המערכת הוכחה ככלי חינוכי יעיל מבחינת עלות.
- יישומים פוטנציאליים משתרעים עד להכשרה תעשייתית.
מסקנות
- מציאות מעורבבת יכולה לשפר משמעותית את ההוראה ההנדסית המקוונת.
- משוב ממלא תפקיד חיוני במקסום הלמידה של הסטודנטים.
- MRE מציעה פתרון מעשי לאתגרי למידה מרחוק.
שאלות נפוצות
רלוונטיות תעשייתית למנהלים
פלטפורמות של מציאות מעורבת, כגון MRE, מציעות פתרונות ניתנים להרחבה וחסכוניים להדרכה טכנית מרחוק, ובכך נותנות מענה לאתגר של הענקת חוויות מעבדה מעשיות בסביבות מבוזרות או מוגבלות במשאבים. עבור מחקר ופיתוח (R&D) בביופארמה, מערכות אלו יכולות לתמוך בשדרוג מיומנויות כוח האדם, בקליטה טכנית ובסטנדרטיזציה של פרוטוקולים כאשר הגישה הפרונטלית מוגבלת. שילוב של מנגנוני משוב בזמן אמת משפר עוד יותר את שימור הידע ואת המוכנות התפעולית בקרב צוותים הפרוסים גיאוגרפית.
יישומים אסטרטגיים במחקר ופיתוח של ביו-פרמה&ד'
גילוי מוקדם ותיקוף מטרה
- מאפשר הדרכה מרחוק על מכשור מורכב ופרוטוקולים ניסיוניים עבור מדענים חדשים.
- תומך בתהליכי קליטה סטנדרטיים להקמת מערכי בדיקה ופתרון בעיות בצוותים מבוזרים.
- מסייע בהעברת ידע ומצמצם שונות בביצוע טכניקות מעשיות.
סריקה ופיתוח בדיקה
- מכין את הצוות לזרימות עבודה של סריקה בתסריף גבוה באמצעות תרחישי תרגול אימרסיביים וחוזרים.
- משפר את השחזוריות על ידי חיזוק המיקום הנכון של הרכיבים ושל השלבים הפרוצדורליים.
- מאיץ את המוכנות לפלטפורמות בדיקה חדשות ללא צורך בגישה פיזית למעבדה.
מחקר תרגומי ופרה-קליני
- תומך באימון בטוח ומסוים עבור פרוצדורות מורכבות או מסוכנות לפני ביצוען בפועל.
- מאפשר גישה רחבה יותר להדרכה ספציפית לפרוטוקול, ובכך מפחית שונות בין אתרים שונים.
- מסנכרן כשרויות טכניות בין אתרי מחקר גלובליים להשגת נתונים פרה-קליניים עקביים.
שילוב תהליכי עבודה וצנרת נתונים
ניתן למקם מודולי הדרכה במציאות מעורבת החל משלב קליטת החוקרים בשלב הגילוי המוקדם ועד לסטנדרטיזציה של זרימת העבודה הפרה-קלינית, ובכך לגשר על פערים ברכישת מיומנויות מעשיות ובהקפדה על הפרוטוקול.
- ביולוגיה של גילוי: מחזקת תכנון ניסויי מבוסס השערות באמצעות למידה אינטראקטיבית מבוססת תרחישים.
- סריקה: סטנדרטיזציה של הקמת ובצוע הבדיקה, לתמיכה בתוצרי כמות ניתנים לשחזור.
- אנליטיקה: מספקת נתוני ביצועים מדידים על מיומנות המשתמש ועמידה בפרוטוקול.
- מחקר תרגומי: מבטיחה רציפות של מיומנויות טכניות ככל שהפרויקטים מתקדמים משלב הגילוי לשלבים הפרה-קליניים.
- שימוש חוזר ארגוני: מציעה פלטפורמה ניתנת להרחבה ולשימוש חוזר לצורך פיתוח מתמיד של כוח האדם והרמוניזציה בין אתרים שונים.
השפעה תפעולית וארגונית
- ערך מדעי: מגביר את הביטחון החזוי בביצוע הטכני ומפחית עמימות פרוצדורלית.
- ערך תפעולי: מספק הדרכה סטנדרטית וניתנת לשחזור בהיקף רחב עם דרישות מינימליות למשאבים פיזיים.
- ערך אסטרטגי: משפר את איכות קבלת ההחלטות לגבי המשך הביצוע (go/no-go) על ידי הבטחת מוכנות טכנית ונאמנות לפרוטוקול.
- השפעה על הפורטפוליו: תומך בקידום מותאם סיכון על ידי מזעור השונות הטכנית בין תוכניות שונות.
שיקולי יישום
- דורש מומחיות בתחום כדי לפתח מודולי הדרכה מדויקים מבוססי תרחישים.
- נדרש חומרה תואמת (למשל, סמארטפונים, משקפי VR) ותשתית תוכנה אמינה.
- מחייב עיצוב פדגוגי ברור ותמיכת משתמש לצורך קליטה (onboarding) יעילה.
- חייבת להתבצע התאמה לפרוטוקולים מעבדתיים מגוונים ולרקעים שונים של המשתמשים.
- יש להעריך אתיםגרים פוטנציאליים במערכת הניווט והמשוב לצורך אופטימיזציה של חוויית המשתמש.
