- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT06791759
Die Auswirkungen des Kurses auf den Technologieeinsatz in der Pflege
Die Auswirkungen des Kurses auf den Technologieeinsatz in der Pflege auf die selbstgesteuerte Lernbereitschaft und Einstellungen der Studierenden gegenüber Technologie: Eine quasi-experimentelle Studie
Ziel dieser Studie war es, die Auswirkungen des Kurses auf den Einsatz von Technologie in der Krankenpflege auf die Bereitschaft der Studierenden zum selbstgesteuerten Lernen (SDLR) und ihre Einstellung gegenüber Technologie zu untersuchen. Forschungshypothesen lauten wie folgt:
- H1-1: Der Kurs über den Einsatz von Technologien in der Krankenpflege wirkt sich auf die SDLR der Krankenpflege aus.
- H1-2: Der Kurs zum Einsatz von Technologie in der Krankenpflege beeinflusst die Einstellung von Krankenpflegestudenten gegenüber Technologie.
Studienübersicht
Status
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Die Studie ist quasi-experimentell angelegt. Im Rahmen der Studie nahm die Interventionsgruppe an einem 14-wöchigen Kurs mit dem Titel „Technologieeinsatz in der Krankenpflege“ teil, der aus zweistündigen wöchentlichen Sitzungen bestand. Die Kontrollgruppe hingegen besuchte einen 14-wöchigen Kurs mit dem Titel „Gesundheitsbeurteilung“, der ebenfalls aus zweistündigen Sitzungen pro Woche bestand. Den Teilnehmern der Interventionsgruppe wurden verschiedene Aufgaben übertragen, um die Integration mit der Technologie zu verbessern. Die Studierenden nutzten verschiedene digitale Tools (wie Edpuzzle, Programme für künstliche Intelligenz, mobile Gesundheitsanwendungen usw.). In der Kontrollgruppe wurde den Teilnehmern die Aufgabe übertragen, Interviews auf Basis des Functional Health Patterns-Modells in Gruppenarbeitssettings durchzuführen. Den Studierenden der Kontrollgruppe wurden keine Aufgaben mit digitalen Werkzeugen zugewiesen.
Die Studierenden wurden zur Teilnahme an der Studie eingeladen und es wurden Gruppenzuteilungen vorgenommen. Nach den Gruppenaufgaben wurden Vortests mithilfe der „Self-Directed Learning Readiness Scale“ und der „Attitudes Toward Technology Survey“ durchgeführt. Die Nachtests wurden am Ende der Kurse (Woche 14) mit denselben Skalen erfasst.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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-
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Antalya, Truthahn, 07070
- Akdeniz University
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Freiwillige Teilnahme an der Studie
- Einschreibung in einen der Wahlkurse: "Technologiekonsum in der Krankenpflege" oder "Gesundheitsbewertung"
- Zum ersten Mal Wahlkurse belegen
Ausschlusskriterien:
- Weigerung, an der Studie in irgendeinem Stadium des Forschungsprozesses teilzunehmen
- Unvollständiges Ausfüllen der Datenerfassungsformulare
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Grundlegende Wissenschaft
- Zuteilung: Nicht randomisiert
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Experimental: Der Kurs zum Technologieeinsatz in der Pflege
Studierende besuchten den Kurs Technikeinsatz in der Pflege.
Der Kurs umfasste 2 Stunden pro Woche über 14 Wochen.
Ziel des Kurses ist es, den Studierenden ein Verständnis für grundlegende technologische Entwicklungen in der Krankenpflege zu vermitteln und die Bedeutung und Auswirkungen der Technologie in der Krankenpflegeausbildung und -praxis hervorzuheben. Der theoretische Unterricht wurde von zwei Krankenpflegeausbildern über einen Zeitraum von 8 Wochen anhand von PowerPoint-Präsentationen und interaktiven Diskussionen erteilt.
In den verbleibenden fünf Wochen erhielten die Studierenden einige Aufgaben, um ihre Interaktion mit digitalen Technologiewerkzeugen zu verbessern.
Für jeden Schüler waren drei Aufgaben vorgesehen.
In diesem Zusammenhang wurden für Aufgaben Microsoft Teams, Canva, Microsoft Powerpoint, Kahoot, Mentimeter, Quizlet, Ed-Puzzle, Capcut, mobile Gesundheitsanwendungen, Google Classroom, Discord und Anwendungen für künstliche Intelligenz verwendet.
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Die Studierenden nahmen an der Kursentechnologie in der Krankenpflege teil.
Der Kurs bestand aus 2 Stunden pro Woche über 14 Wochen.
Der Kurs zielt darauf ab, den Schülern ein Verständnis für grundlegende technologische Entwicklungen in der Krankenpflege zu vermitteln und die Bedeutung und den Einfluss der Technologie in der Krankenpflegeausbildung und -praxis hervorzuheben. Die theoretischen Lektionen wurden von zwei Krankenschwester -Pädagogen über 8 Wochen durch Powerpoint -Präsentationen und interaktive Diskussionen geführt.
Für die verbleibenden fünf Wochen erhielten die Schüler einige Aufgaben, um ihre Interaktion mit digitalen technologischen Tools zu erhöhen.
Für jeden der Schüler waren drei Aufgaben geplant.
In diesem Zusammenhang wurden Microsoft-Teams, Canva, Microsoft Powerpoint, Kahoot, Mentimeter, Quizlet, ED-Puzzle, CAPCUT, mobile Gesundheitsanwendungen, Google-Klassenzimmer, Discord und künstliche Intelligenzanwendungen für Aufgaben verwendet.
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Kein Eingriff: Kontrolle
Studierende der Kontrollgruppe besuchten den Kurs „Gesundheitsbewertung“, der auf dem Functional Health Patterns Model basiert.
Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung wurden den Studierenden verschiedene Aufgaben gestellt.
Die Studierenden wurden in Gruppen eingeteilt, bereiteten Patienteninterviewfragen für jedes Muster vor und führten Rollenspielinterviews durch.
Die Studierenden nutzten im Rahmen der Lehrveranstaltungsaufgaben keine digitalen Hilfsmittel.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Selbstgesteuerte Lernbereitschaft
Zeitfenster: Die Daten wurden zu zwei unterschiedlichen Zeitpunkten der Studie erhoben: erstens, nachdem die Studierenden der Teilnahme an der Studie zugestimmt hatten (Woche 2 des Kurses), und zweitens am Ende des Kurses (Woche 14).
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Die selbstgesteuerte Lernbereitschaft wurde mit der Self-Directed Learning Readiness Scale (SDLR) gemessen.
Der SDLRS besteht aus 40 Items und verwendet eine fünfstufige Likert-Skala.
Die Skala umfasst drei Unterdimensionen: Selbstmanagement, Lernbereitschaft und Selbstkontrolle.
Die Gesamtpunktzahl reicht von mindestens 40 bis 200 Punkten.
Als Grenzwert für die Bestimmung des SDLR wird ein Gesamtscore von 150 empfohlen.
Mit zunehmender Gesamtpunktzahl wird davon ausgegangen, dass auch die SDL-Fähigkeit des Schülers zunimmt.
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Die Daten wurden zu zwei unterschiedlichen Zeitpunkten der Studie erhoben: erstens, nachdem die Studierenden der Teilnahme an der Studie zugestimmt hatten (Woche 2 des Kurses), und zweitens am Ende des Kurses (Woche 14).
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Einstellungen zur Technologie
Zeitfenster: Die Daten wurden zu zwei unterschiedlichen Zeitpunkten der Studie erhoben: erstens, nachdem die Studierenden der Teilnahme an der Studie zugestimmt hatten (Woche 2 des Kurses), und zweitens am Ende des Kurses (Woche 14).
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Die Technologieeinstellungen der Schüler wurden mit der Technology Attitude Scale gemessen.
Die Skala besteht aus 15 Items und verwendet eine 6-stufige Likert-Skala.
Die Skala umfasst zwei Unterdimensionen: Vertrauen in und den Nutzen der Technologienutzung und mangelnde Selbstwirksamkeit bei der Technologienutzung.
Die Gesamtpunktzahl reicht von mindestens 15 bis maximal 90 Punkten.
Mit zunehmender Gesamtpunktzahl wird davon ausgegangen, dass auch die positive Einstellung des Schülers zur Technik zunimmt.
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Die Daten wurden zu zwei unterschiedlichen Zeitpunkten der Studie erhoben: erstens, nachdem die Studierenden der Teilnahme an der Studie zugestimmt hatten (Woche 2 des Kurses), und zweitens am Ende des Kurses (Woche 14).
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: FATMA Dursun Ergezen, PhD, Akdeniz University
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- FatmaErgezen
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen
- STUDIENPROTOKOLL
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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