The Impact of Educational Methods on Learning Human Normal Anatomy Topology in the Context of Cognitive Load Theory

Badanie miało na celu ocenę skuteczności różnych metod edukacyjnych w nauczaniu topologii normalnej anatomii człowieka, uwzględniając wpływ obciążenia poznawczego zgodnie z teorią Cognitive Load Theory (CLT). Główna hipoteza zakładała, że immersyjne technologie, takie jak rzeczywistość mieszana (MR), mogą skuteczniej wspierać proces przyswajania wiedzy anatomicznej niż tradycyjne modele edukacyjne, poprzez optymalne zarządzanie obciążeniem poznawczym uczących się.

W ramach eksperymentu porównano dwie metody nauczania: pierwsza opierała się na wykorzystaniu modeli fizycznych wydrukowanych w technologii 3D, druga natomiast na interaktywnych wizualizacjach anatomicznych w MR, które pozwalają na dynamiczną eksplorację struktur ciała w środowisku XR. Analiza wyników wykazała, że rzeczywistość mieszana efektywniej redukuje nadmierne obciążenie poznawcze, pozwalając użytkownikom na bardziej intuicyjne przyswajanie relacji przestrzennych między strukturami anatomicznymi.

W odniesieniu do Cognitive Load Theory, rzeczywistość mieszana znacząco zmniejsza obciążenie poznawcze zewnętrzne (extraneous load), eliminując konieczność mentalnego przekształcania dwuwymiarowych obrazów anatomicznych w wyobrażenia trójwymiarowe. Studenci korzystający z MR mieli również lepszą kontrolę nad eksploracją struktur, co pozwoliło na bardziej efektywne zarządzanie obciążeniem wewnętrznym (intrinsic load) wynikającym ze złożoności materiału anatomicznego. Natomiast modele fizyczne 3D okazały się przydatne dla studentów o silnym stylu kinestetycznym uczenia się, co wskazuje na znaczenie personalizacji metod dydaktycznych.

W kontekście projektu Edu-XR, wyniki badania potwierdzają zasadność integracji rzeczywistości rozszerzonej w edukacji medycznej. Interaktywne modele XR pozwalają na bardziej angażujące i efektywne nauczanie, redukując jednocześnie przeciążenie poznawcze, które często towarzyszy nauce skomplikowanych struktur anatomicznych. Włączenie tych technologii do systemu Edu-XR otwiera nowe możliwości w dostosowywaniu poziomu szczegółowości treści dydaktycznych do indywidualnych potrzeb studentów oraz stopnia ich zaawansowania.

Podsumowując, rzeczywistość mieszana i technologie XR stanowią przyszłościowe rozwiązanie dla edukacji medycznej, minimalizując bariery poznawcze i pozwalając na bardziej efektywne przyswajanie wiedzy. Badanie to dostarcza cennych wskazówek dotyczących optymalizacji metod dydaktycznych w ramach Edu-XR, co w przyszłości może przełożyć się na znaczące usprawnienie kształcenia studentów i specjalistów medycznych