Enseigner le mécanisme de la naissance par la réalité virtuelle

Ces dernières années, de nombreuses études ont montré que l'apprentissage assisté par la technologie est une nouvelle approche d'apprentissage (1); En particulier, les environnements d'apprentissage impliquant des techniques de réalité virtuelle (VR) sont devenus un outil puissant pour les éducateurs et les étudiants (3, 4). Des progrès significatifs ont été réalisés dans divers domaines, permettant aux étudiants d'interagir avec le monde virtuel. Ces technologies prennent en charge de nombreuses activités éducatives proposées à l'origine dans des environnements d'apprentissage en ligne. Dans la formation des sages-femmes, l'utilisation de la simulation est devenue une méthode de formation importante au cours de la dernière décennie (2). La simulation est une méthode qui rend compte d'une situation clinique au plus près de la réalité, ce qui facilite sa compréhension et sa prise en charge lorsque cette situation est effectivement rencontrée en pratique clinique. Garantissant la sécurité des patients, la montée en compétence des étudiants a permis de généraliser l'utilisation de la simulation dans la formation des professionnels de santé (5). L'utilisation de la réalité virtuelle dans la formation des sages-femmes permettra aux étudiantes d'utiliser efficacement les pratiques de sage-femme avant de passer à la pratique clinique. L'enseignement de la naissance, qui est l'une des pierres angulaires de la formation des sages-femmes et où les étudiantes ont la possibilité de pratiquer cliniquement, avec l'application de la réalité virtuelle, minimisera les erreurs d'application clinique et fournira un diagnostic précoce des conditions défavorables telles que la présentation fœtale et les anomalies placentaires qui peuvent survenir à la naissance.

Type d'étude : L'étude est une étude expérimentale prévue en tant que groupe expérimental et témoin.

La recherche se compose de 2 parties. Dans la partie I, une application de réalité virtuelle sera développée. Le logiciel de naissance virtuelle sera préparé par le biais de l'approvisionnement en services. Pour cela, des algorithmes seront créés par les chercheurs en écrivant en détail la physiologie, les étapes, le mécanisme et l'anatomie de la femme en détail.

II. L'application de la recherche se fera dans le département.

SECTION I : Développement d'une application de réalité virtuelle

Dans la 1ère partie de la recherche, un logiciel de naissance virtuelle sera préparé par le biais d'un service d'approvisionnement. Pour cela, des algorithmes seront créés par les chercheurs en écrivant en détail la physiologie, les étapes, le mécanisme et l'anatomie de la femme en détail. Cet algorithme sera transféré sur les lunettes à partir des images et dessins de l'anatomie de la femme issus des atlas de naissance et des images réelles partagées sur internet au moment de la naissance. Comme indiqué dans le formulaire budgétaire, des services seront acquis pour le développement du logiciel de naissance virtuelle.

Avec l'application de naissance virtuelle,

• Apprendre la physiologie et le mécanisme de la naissance,
• Pour suivre l'évolution de l'accouchement et comprendre les écarts par rapport à la normale,
• Apprendre la naissance normale,
• Ce sera l'occasion de voir toutes les urgences que l'on peut rencontrer à la naissance et en plus de celles-ci, l'information restera longtemps dans la mémoire. De cette manière, l'efficacité de l'accouchement virtuel dans la formation des sages-femmes sera évaluée.

II. Département : Application de la Recherche

Dans cette dernière partie de la recherche, la partie application de la recherche a été lancée. La recherche comprendra 3 groupes, 2 groupes expérimentaux et un groupe témoin. 35 étudiants seront admis dans chaque groupe à la suite d'une analyse de puissance G calculée avec une puissance de 0,95.

L'Univers de la recherche sera composé de 464 étudiantes sages-femmes qui étudient à l'Université de Karabük.

L'échantillon sera composé de 105 étudiantes sages-femmes, 35 témoins, 35 expérience I et 35 expérience II, à la suite de l'analyse de la puissance G calculée par une puissance de 0,95, parmi les étudiantes sages-femmes qui ont pris le mécanisme de naissance 4 heures théoriquement dans leur programme d'études au sein de la portée de la leçon de naissance normale.

Lors de la première étape : après 4 heures de formation théorique pour les trois groupes, la fiche d'information (DEDBF) à préparer par les chercheurs pour servir à cette recherche sera appliquée comme premier test.

Dans la deuxième étape : Aucune candidature ne sera faite au groupe témoin, une application de réalité virtuelle assistée par ordinateur et guidée sera appliquée au groupe expérimental, et une application virtuelle sans ordinateur et non guidée sera suivie au groupe expérimental II.

Dans la troisième étape : les questions DEDBF seront remplacées et les posttests seront appliqués. Après la formation théorique de 4 heures pour le groupe témoin, le post-test se fera après le visionnage de l'application de naissance virtuelle sur les groupes expérimentaux. De plus, à ce stade, « Cognitive Load Scale » et « Feel of Inventory » seront appliqués aux groupes expérimentaux après l'application.

Dans la quatrième étape : Après trois semaines, le DEDBF sera appliqué à nouveau aux trois groupes, et l'efficacité de l'application de la naissance virtuelle sera examinée dans le rappel et le rappel des informations.

Pendant les candidatures, des vidéos et des images du groupe d'expérimentation et de contrôle seront prises et publiées visuellement dans la thèse.

Les étudiants qui n'ont pas pu participer à l'étude et qui ont été sélectionnés comme groupe de contrôle lors de la randomisation recevront également des lunettes de réalité virtuelle après l'étude, afin que tous les étudiants voient l'application de naissance virtuelle et que l'égalité soit atteinte.

Outils de collecte de données :

Formulaire de collecte de données : Il est prévu d'appliquer un formulaire composé de 15 questions, qui comprend les caractéristiques des participants telles que l'âge, l'état matrimonial, le niveau d'instruction et le type de famille.

Birth Action Assessment Information Scale (DEDBF): L'échelle sera préparée par les chercheurs eux-mêmes pour être utilisée dans cette thèse. Pour la préparation du formulaire, les dernières informations de la littérature ont été examinées par les chercheurs, le programme de base de sage-femme (EUÇEP) créé par YÖK, et un formulaire d'information de 42 questions contenant des éléments sur la physiologie, les étapes et le mécanisme d'accouchement a été préparé. Les éléments du formulaire d'information seront présentés aux étudiants sous la forme d'une phrase complète qui peut être vraie ou fausse, et les étudiants seront invités à répondre à ces affirmations par "Vrai" ou "Faux". Le temps de réponse total est de 30 minutes. Les bonnes réponses seront évaluées comme 1 point, les mauvaises réponses seront évaluées comme 0 point. Des expressions erronées ont également été utilisées dans la fiche d'information, et ces items ont été codés à l'envers par rapport aux autres. Le score le plus bas à tirer du formulaire d'information est 0 et le score total le plus élevé est 42.

Échelle de charge cognitive : Kılıç et al. (2004) "Cognitive Load Scale" (BYÖ) adapté au turc sera utilisé. Il a un seul facteur et neuf points (très peu, très peu, peu, partiellement peu, ni plus ni moins, plus, plus, plus, plus, plus, plus ou plus). Le coefficient de cohérence interne Cronbach Alpha de la version originale s'est avéré être de 0,90 (7). Kilic et al. (2004) dans l'étude d'adaptation, le coefficient de cohérence interne Cronbach Alpha a été trouvé à 0,78. Le point le plus bas des scores obtenus à partir de l'échelle est de 1,00, le point médian est de 5,00 et le point le plus élevé est de 9,00. Les participants ayant obtenu moins de cinq points ont été évalués comme "surchargés sur le plan cognitif", et les participants ayant obtenu un score supérieur à cinq points ont été évalués comme "surchargés sur le plan cognitif".

Échelle de sensibilité de disponibilité : C'est l'échelle dont la validité originale en turc était valide en 2018 par Gökoğlu et al. L'échelle est mesurée dans des environnements d'apprentissage basés sur la réalité virtuelle. L'échelle comporte 5 facteurs (sous-échelle), à ​​savoir Participation (Facteur 1), Cohésion / Environnement (Facteur 2), Engagement Sensoriel (Facteur 3), Interaction (Facteur 4) et Qualité de l'Interface (Facteur 5) et se compose de 29 questions (8 ). Selon l'analyse factorielle exploratoire (AFA) et l'analyse factorielle confirmatoire (CFA), la variance totale expliquée par la structure à 5 facteurs était de 41,197 % et le coefficient de fiabilité de l'échelle était de 0,844.

Analyse des données de la recherche : L'analyse des données de l'étude sera effectuée à l'aide d'IBM SPSS pour la version 24 du livre Mac.