Avaliação automática de habilidades sensório-motoras em simulador odontológico - Sallaberry, Lucas; Tori, Romero; Nunes, Fatima (Anais Estendidos do Simpósio de Realidade Virtual e Aumentada (SVR), 2020)
Simuladores em realidade virtual voltados para a saúde possibilitam o treinamento de estudantes antes do primeiro contato com o paciente, de maneira segura e sem gasto de material. Dados coletados durante a execução do treinamento favorecem a implementação de sistemas de avaliação automática, que podem tanto fornecer retorno de desempenho para o aluno durante o treino, sem a necessidade de um instrutor presente, quanto auxiliar o professor durante avaliações. Estudos que utilizam aprendizado de máquina para realizar a avaliação de aprendizes em simuladores de realidade virtual com retorno háptico ainda são escassos na literatura. Este trabalho propõe a utilização de técnicas de aprendizado de máquina para definir um método de avaliação a fim de mensurar a aquisição de habilidades sensório-motoras de estudantes. O modelo será validado em um simulador de anestesia odontológica em realidade virtual. Dados de especialistas e alunos iniciantes e experientes foram coletados durante experimentos e serão utilizados para treinar o modelo. Possíveis métricas de desempenho e técnicas de avaliação foram levantadas em uma revisão sistemática da literatura.