化学における拡張現実の障壁低下仮想3D分子モデルの容易な作成

科学分野:

• 化学教育; コンピュータ支援化学; 拡張現実

背景:

• 化学教育における拡張現実（AR）の統合は有望ですが、正確な3D分子モデルの作成の難しさによって制限されています。; デジタル分子モデルの手動作成は時間がかかり、専門的なスキルが必要です。

研究 の 目的:

• SMILES文字列から3D分子モデルを自動生成するためのオープンソースツールの開発と評価。; 技術受容モデル（TAM）を使用した教育的文脈におけるこれらのツールのユーザビリティと受容性の評価。

主な方法:

• 2つのオープンソースツールの開発：オンライン3D分子モデルジェネレーターおよびBlenderプラグイン。; 2つの評価が実施されました：定性研究（n=11）およびTAMベースのアンケートを使用した定量的研究（n=67）。

主要な成果:

• オンラインジェネレーターは直感的で効率的であると認識されました。; Blenderプラグインはより柔軟性を提供しましたが、より複雑でした。; 定量的研究は、オンラインジェネレーターの高い受容率を示しました。

結論:

• 開発されたオープンソースツールは、化学教育における3D分子モデル作成の簡素化の可能性を示しています。; 将来の研究では、SMILES表記のサポートの改善、エクスポートオプションの拡張、およびより広範な教室導入のためのBlenderプラグインのユーザビリティの向上に焦点を当てるべきです。