Sikiön kehityksen opettaminen virtuaalitodellisuudessa

Nykyään simulaatiokoulutus lisääntyy vähitellen ja sitä käytetään tehokkaasti kätilökoulutuksessa (1). On havaittu, että simulaatiokoulutusta käytetään tehokkaasti kätilön, raskauden, synnytyksen tai synnytyksen jälkeisenä aikana (2,9). Virtuaalitodellisuuden näkökulman tarjoaminen kätilön simulaatiokoulutukseen antaa opiskelijoille mahdollisuuden käyttää kätilökäytäntöjä tehokkaasti ennen kliiniseen työhön siirtymistä (3,5). Kätilön koulutuksen perustana oleva raskauden opetus virtuaalitodellisuussovelluksella minimoi kliiniset sovellusvirheet ja mahdollistaa sikiön ilmenemisen ja istukan poikkeavuuksien varhaisen diagnoosin, joka mahdollistaa raskauden ja synnytyksen. He pystyvät näkemään tehokkaasti raskauden edetessä ilmenevät erot ja äidin ja sikiön reaktion näihin eroihin. Se on ajankohtainen ja tärkeä aihe, jonka avulla he voivat nähdä raskausprosessin, äidin ja sikiön kehityksen, istukan erot ja äidin verenkiertovasteen kolmiulotteisesti esteettömästi kätilökoulutuksessa virtuaalisen raskaussovelluksen avulla (4,6, 7, 8, 9).

Koska tämä sovellus on vasta kehitetty tekniikka, se luo ajankohtaisen näkökulman kätilön koulutukseen ja täyttää sen koulutuksessa olevan virtuaalitodellisuuden simulaation aukon sekä tarjoaa pohjan kätilön koulutukselle ja kirjallisuudelle. Vaikka maassamme on tutkimuksia kätilön tai terveydenhuollon simulaatiosta, ei ole olemassa tutkimusta, joka yhdistäisi ja soveltaisi kätilössä virtuaalitodellisuutta ja raskautta. Virtuaalitodellisuuteen ja terveydenhuollon alaan ja kätilön ammattiin liittyvissä tutkimuksissa maailmassa virtuaalitodellisuuden ammattia on tuettu koulutukseen positiivisesti vaikuttavissa tutkimuksissa.

Tutkimuksen tyyppi: Tutkimus on suunniteltu kokeelliseksi tutkimukseksi, joka on suunniteltu koe- ja kontrolliryhmäksi.

Tutkimuksen paikka ja ajankohta: Tutkimus suoritetaan Karabukin yliopiston terveystieteiden tiedekunnan kätilöosastolla marraskuun 2019 ja lokakuun 2020 välisenä aikana.

Tutkimus koostuu 2 osasta. Osassa I kehitetään virtuaalitodellisuussovellus. Virtuaaliraskausohjelmisto valmistellaan palveluhankinnoilla. Tätä varten tutkijat kirjoittavat viikoittain yksityiskohtaisesti sikiön kehitystä ja sikiön fysiologiaa ja luodaan virtuaaliraskaus.

II. Tutkimuksen soveltaminen tehdään laitoksella.

OSA I: Virtuaalitodellisuussovelluksen kehittäminen

Tutkimuksen ensimmäisessä osassa valmistellaan palveluhankinnoilla virtuaaliraskauden ohjelmistoja. Tätä varten tutkijat luovat algoritmeja yksityiskohtaisesti kirjoittamalla viikoittain sikiön kehitystä, sikiön fysiologiaa ja anatomiaa. Tämä algoritmi siirretään laseihin perustuen kuviin ja piirroksiin (10,11) sikiön kehityksestä viikoittain ja viikoittain sikiön kehityksestä Obstetrics and Gynecology -kirjasta sekä netissä jaetuista kuvista sikiön kehitystä varten. Budjettilomakkeen mukaisesti palvelu ostetaan Virtual Pregnancy -ohjelmiston kehittämiseen. TUBITAKia haetaan tähän palveluun.

Virtual Pregnancy -sovelluksella

• Raskauden muodostumisen oppiminen viikoittain,
• seurata istukan kehitystä ja ymmärtää poikkeamat normaalista,
• Se tarjoaa mahdollisuuden oppia normaalia sikiön kehitystä ja lisäksi tiedot jäävät mieleen pitkään. Tällä tavoin arvioidaan sen tehokkuutta virtuaaliraskauskätilökoulutuksessa.

II. Osasto: Tutkimuksen soveltaminen

Tässä tutkimuksen viimeisessä osassa on aloitettu tutkimuksen sovellusosa. Tutkimus koostuu 3 ryhmästä, 2 koeryhmästä ja kontrolliryhmästä. Jokaiseen ryhmään otetaan 35 opiskelijaa 0,95 teholla lasketun G-tehoanalyysin tuloksena.

Tutkimuksen universumi koostuu 464 Karabukin yliopistossa opiskelevasta kätilöopiskelijasta.

Otos koostuu 105 kätilöopiskelijasta, joista 35 kontrollia, 35 koetta I ja 35 koetta II, 0,95 potenssilla lasketun G-tehoanalyysin tuloksena niiden kätilöopiskelijoiden joukossa, jotka käyttivät opetussuunnitelmassaan teoreettista 4 tuntia. viikoittain, mukaan lukien sikiön kehitys.

Kokeellinen I ryhmä: Sikiön kehityksen arviointitietolomakkeen (FEGBF) jälkeen seurataan tutkijoiden valmistelemaa tietokoneavusteista ja ohjattua virtuaalitodellisuussovellusta, joka sisältää sikiön vaiheet viikoittain, ja sitten FEGBF:ää sovelletaan uudelleen muuttamalla kysymysten paikat.

Kokeilu II ryhmä: Sikiön kehityksen arviointitietolomakkeen (FEGBF) jälkeen seurataan tutkijoiden valmistelemaa tietokoneavusteista ja ohjaamatonta virtuaalitodellisuussovellusta, mukaan lukien sikiön kehitys viikoittain, ja sitten FEGBF:ää sovelletaan uudelleen paikkoja vaihtamalla. kysymyksistä.

Kontrolliryhmä: FEGBF:ää sovelletaan 4 tunnin teoriakoulutuksen jälkeen. Virtuaalista raskaussovellusta ei katsota.

Ensimmäisessä vaiheessa: 4 tunnin teoriakoulutuksen jälkeen kaikille kolmelle ryhmälle, ensimmäisenä kokeena sovelletaan tutkijoiden tässä tutkimuksessa käytettävää tietolomaketta (FEGBF).

Toisessa vaiheessa: Kontrolliryhmään ei tehdä hakemusta, koeryhmään sovelletaan tietokoneavusteista ja ohjattua virtuaalitodellisuussovellusta ja koe II -ryhmään seurataan tietokonevapaata ja ohjaamatonta virtuaalisovellusta.

Kolmannessa vaiheessa: Jälkitestejä sovelletaan muuttamalla FEGBF-kysymysten paikkoja. Kontrolliryhmän 4 tunnin teoriakoulutuksen jälkeen jälkitesti tehdään sen jälkeen, kun virtuaalista synnytyssovellusta on katsottu koeryhmissä. Myös tässä vaiheessa "Kognitiivinen kuormitusasteikko" ja "Inventaarion tunne" sovelletaan koeryhmiin hakemuksen jälkeen.

Neljännessä vaiheessa: 6 viikon kuluttua kaikki kolme ryhmää siirretään FEGBF:ään ja tutkitaan virtuaalisen synnytyksen soveltamisen tehokkuutta tiedon muistamisessa ja muistamisessa.

Jotta ei vaikuttaisi tietokoneavusteisen satunnaistusohjelman luokkaluettelojärjestyksen mukaisiin ryhmiin koe- ja kontrolliryhmiksi, opiskelijoille ei ilmoiteta, kumpi on kokeessa ja mikä kontrolliryhmässä. Koska virtuaaliraskaussovellusta sovelletaan kaikkiin koeryhmien opiskelijoihin samana päivänä, mahdollisuus, että opiskelijat joutuvat vaikuttamaan toisiinsa, suljetaan pois.

Opiskelijoille, jotka eivät voineet osallistua tutkimukseen ja jotka valittiin vertailuryhmään satunnaistuksessa, toimitetaan myös virtuaalitodellisuuslasit tutkimuksen jälkeen, jotta kaikki opiskelijat näkevät virtuaalisen synnytyssovelluksen ja tasa-arvo toteutuu.

Tutkimuksen satunnaistaminen: Tutkimukseen osallistuvien opiskelijoiden luokkalista siirretään tietokoneavusteiseen satunnaistusohjelmaan ja ryhmät määritetään. Riittävä otoskoko varmistetaan valitsemalla uudelleen niistä opiskelijoista, jotka eivät osallistuneet tutkimukseen viime hetkellä tai jotka eivät osallistuneet tutkimukseen esimerkiksi sairauden tai kontrolliryhmän takia, jotka suostuivat tutkimukseen eivätkä olleet valittu satunnaistuksessa.

Monimutkaisten menettelytietojen opettaminen simuloinnilla voi aiheuttaa kognitiivista kuormitusta oppijoissa (6). Tapa vähentää kognitiivista kuormitusta ja lisätä opetussaavutuksia on perustaa näytepohjainen järjestelmä. Siten sääntöjen ja esimerkkien käyttö mallintamalla yksinkertaistaa monimutkaisten menettelytapojen oppimista. Tästä syystä VR:n käytön ohje ja esimerkkisovellusvideot esitellään opiskelijoille mallinnusna.

Tiedonkeruutyökalut:

Tiedonkeruulomake: Suunnitelmissa on käyttää 15 kysymyksestä koostuvaa lomaketta, joka sisältää osallistujien ominaisuudet, kuten iän, siviilisäädyn, koulutustilanteen ja perhetyypin.

Sikiön kehityksen arviointitietolomake (FEGBF): Tietolomakkeen laatimista varten käytiin läpi viimeisin kirjallisuustieto, YÖK:n luoma kätilön perusopetussuunnitelma (EUÇEP) sekä 42 sikiön fysiologiaan ja sikiön vaiheisiin liittyvästä kysymyksestä koostuva tietolomake kehitystä valmisteltiin. Tietolomakkeen kohdat esitetään opiskelijoille kokonaisena lauseena, joka voi olla tosi tai epätosi, ja oppilaita pyydetään vastaamaan näihin väittämiin "tosi" tai "epätosi". Kokonaisvasteaika on 30 minuuttia. Oikeat vastaukset arvostetaan 1 pisteellä, väärät vastaukset 0 pistettä. Tietolomakkeessa käytettiin myös vääriä ilmaisuja, jotka koodattiin päinvastoin kuin muut. Pienin tietolomakkeesta otettava pistemäärä on 0 ja korkein kokonaispistemäärä 42.

Kognitiivinen kuormitusasteikko: Kılıç et al. (2004) "Kognitiivinen kuormitusasteikko" (BYÖ) käytetään turkkiksi sovitettua. Siinä on yksikerroin ja yhdeksän pistettä (erittäin vähän, hyvin vähän, vähän, osittain vähän, ei enempää eikä vähemmän, enemmän, enemmän, enemmän, enemmän, enemmän, enemmän tai enemmän). Alkuperäisen version Cronbach Alpha sisäisen konsistenssikertoimen todettiin olevan 0,90. Kılıç et ai. (2004) sopeutumistutkimuksessa Cronbach Alpha -sisäinen konsistenssikerroin todettiin 0,78:ksi. Asteikosta saatujen pisteiden alin piste on 1,00, keskipiste 5,00 ja korkein piste 9,00. Osallistujat, jotka saivat alle viiden pisteen, arvioitiin "kognitiivisesti ylikuormitetuiksi" ja yli 5 pisteen saaneet osallistujat arvioitiin "kognitiivisesti ylikuormituiksi" (12).

Saatavuus Herkkyysasteikko: Se on asteikko, joka oli alun perin 7-likert-tyyppinen Turkin validiteettiluotettavuus vuonna 2018, mutta alennettu 5-likert-tyyppiin Turkin validiteetissa. Asteikon Cronbach Alpha -luotettavuuskerroin laskettiin arvoksi 0,91. Asteikko mittaa läsnäolon tunnetta virtuaalitodellisuuteen perustuvissa oppimisympäristöissä. Asteikko sisältää 5 tekijää (pienempi koko): osallistuminen (tekijä 1), koheesio / ympäristö (tekijä 2), aistillinen sitoutuminen (tekijä 3), vuorovaikutus (tekijä 4) ja käyttöliittymän laatu (tekijä 5) ja se koostuu 29 kysymyksestä (13). ).

Tutkimuksen eettinen puoli: Tutkimus aloitetaan saatuaan eettisen komitean luvan Karabukin yliopiston ei-interventiotutkimuksen eettiseltä toimikunnalta, ja tietoisen vapaaehtoisen suostumuslomake hankitaan jokaiselta tutkimukseen osallistuvalta opiskelijalta.

Tutkimuksen data-analyysi: Tutkimuksen aineiston analyysi tehdään käyttämällä IBM SPSS for Mac book 24 -versiota. Sosiodemografisten ominaisuuksien keskiarvot otetaan huomioon. Tutkimusmalleissa, joissa on koe/kontrolliryhmät, koeryhmä testataan/testataan ja lopuksi testataan. Samaa testiä sovelletaan kontrolliryhmään ilman koetta. Se, onko kolmen ryhmän mittausten välinen ero mielekästä vai ei, lasketaan käyttämällä "z- tai t-testiä riippumattomille ryhmille". Tilastollista merkitsevyyttä varten s