Insegnare il meccanismo della nascita attraverso la realtà virtuale

Negli ultimi anni, molti studi hanno dimostrato che l'apprendimento assistito dalla tecnologia è un nuovo approccio all'apprendimento (1); In particolare, gli ambienti di apprendimento che utilizzano tecniche di realtà virtuale (VR) sono diventati un potente strumento per educatori e studenti (3, 4). Sono stati compiuti progressi significativi in ​​vari campi, consentendo agli studenti di interagire con il mondo virtuale. Queste tecnologie supportano molte attività educative originariamente offerte in ambienti di apprendimento basati sul web. Nella formazione ostetrica, l'uso della simulazione è diventato un importante metodo di formazione nell'ultimo decennio (2). La simulazione è un metodo che riflette una situazione clinica il più vicino possibile alla realtà, rendendo più facile la comprensione e la gestione quando questa situazione si verifica effettivamente nella pratica clinica. Garantendo la sicurezza del paziente, gli sforzi per aumentare la competenza degli studenti hanno permesso all'uso della simulazione di diventare più diffuso nella formazione degli operatori sanitari (5). L'uso della realtà virtuale nell'educazione ostetrica consentirà agli studenti di utilizzare efficacemente le pratiche ostetriche prima di passare alla pratica clinica. Insegnare il parto, che è uno dei cardini della formazione ostetrica e dove gli studenti trovano l'opportunità di esercitarsi clinicamente, con l'applicazione della realtà virtuale, ridurrà al minimo gli errori di applicazione clinica e fornirà una diagnosi precoce di condizioni avverse come la presentazione fetale e le anomalie placentari che può verificarsi alla nascita.

Tipo di studio: lo studio è uno studio sperimentale progettato come gruppo sperimentale e di controllo.

La ricerca si compone di 2 parti. Nella parte I, verrà sviluppata l'applicazione di realtà virtuale. Il software per la nascita virtuale sarà preparato attraverso l'approvvigionamento di servizi. Per questo, i ricercatori creeranno algoritmi scrivendo in dettaglio la fisiologia, le fasi, il meccanismo e l'anatomia della donna.

II. L'applicazione della ricerca sarà effettuata all'interno del dipartimento.

SEZIONE I: Sviluppo di applicazioni di realtà virtuale

Nella prima parte della ricerca, il software per la nascita virtuale sarà preparato attraverso l'approvvigionamento di servizi. Per questo, i ricercatori creeranno algoritmi scrivendo in dettaglio la fisiologia, le fasi, il meccanismo e l'anatomia della donna. Questo algoritmo verrà trasferito agli occhiali sulla base delle immagini e dei disegni dell'anatomia della donna dagli atlanti delle nascite e dalle immagini reali condivise su internet al momento della nascita. Come indicato nel modulo di preventivo, saranno acquisiti servizi per lo sviluppo del software per la nascita virtuale.

Con l'applicazione di nascita virtuale,

• Per apprendere la fisiologia e il meccanismo della nascita,
• Per monitorare l'andamento del parto e comprendere le deviazioni dal normale,
• Imparare la nascita normale,
• Darà la possibilità di vedere tutte le emergenze che si possono incontrare alla nascita e oltre a queste le informazioni verranno ricordate a lungo. In questo modo verrà valutata l'efficacia del parto virtuale nell'educazione ostetrica.

II. Dipartimento: Applicazione della Ricerca

In quest'ultima parte della ricerca è stata avviata la parte applicativa della ricerca. La ricerca sarà composta da 3 gruppi, 2 gruppi sperimentali e un gruppo di controllo. Ad ogni gruppo saranno ammessi 35 studenti a seguito dell'analisi della potenza G calcolata con potenza 0.95.

L'universo della ricerca sarà composto da 464 studenti di ostetricia che studiano all'Università di Karabük.

Il campione sarà composto da 105 studenti di ostetricia, 35 di controllo, 35 dell'esperimento I e 35 dell'esperimento II, come risultato dell'analisi del potere G calcolata con una potenza di 0,95, tra gli studenti di ostetricia che hanno preso teoricamente il meccanismo del parto 4 ore nel loro curriculum all'interno del scopo della normale lezione di nascita.

Nella prima fase: dopo 4 ore di formazione teorica per tutti e tre i gruppi, verrà applicata come prima prova la scheda informativa (DEDBF) che sarà preparata dai ricercatori per essere utilizzata in questa ricerca.

Nella seconda fase: nessuna domanda sarà presentata al gruppo di controllo, l'applicazione di realtà virtuale assistita e guidata dal computer sarà applicata al gruppo sperimentale e l'applicazione virtuale senza computer e non guidata sarà monitorata al gruppo sperimentale II.

Nella terza fase: verranno sostituite le domande DEDBF e verranno applicati i posttest. Dopo la formazione teorica di 4 ore per il gruppo di controllo, il post-test verrà eseguito dopo che l'applicazione di nascita virtuale è stata osservata sui gruppi sperimentali. Inoltre, in questa fase, "Cognitive Load Scale" e "Feel of Inventory" verranno applicati ai gruppi sperimentali dopo l'applicazione.

Nella quarta fase: dopo tre settimane, il DEDBF verrà nuovamente applicato ai tre gruppi e verrà esaminata l'efficacia dell'applicazione della nascita virtuale nel richiamare e richiamare le informazioni.

Durante le applicazioni, i video e le immagini del gruppo sperimentale e di controllo saranno presi e pubblicati visivamente nella tesi.

Gli studenti che non hanno potuto partecipare allo studio e sono stati selezionati come gruppo di controllo nella randomizzazione riceveranno anche occhiali per realtà virtuale dopo lo studio, in modo che tutti gli studenti vedano la domanda di nascita virtuale e l'uguaglianza sarà raggiunta.

Strumenti per la raccolta dei dati:

Scheda di raccolta dati: Si prevede di applicare una scheda composta da 15 domande, che include le caratteristiche dei partecipanti come età, stato civile, stato di istruzione e tipo di famiglia.

Birth Action Assessment Information Scale (DEDBF): la scala sarà preparata dagli stessi ricercatori per l'uso in questa tesi. Per la preparazione del modulo, i ricercatori hanno esaminato le informazioni più recenti della letteratura, il curriculum di base sull'ostetricia (EUÇEP) creato da YÖK, ed è stato preparato un modulo informativo di 42 domande contenente elementi sulla fisiologia, le fasi e il meccanismo del parto. Gli elementi nel modulo informativo saranno presentati agli studenti sotto forma di una frase completa che può essere vera o falsa, e agli studenti verrà chiesto di rispondere a queste affermazioni come "Vero" o "Falso". Il tempo di risposta totale è di 30 minuti. Le risposte corrette saranno valutate come 1 punto, le risposte errate saranno valutate come 0 punti. Nel modulo informativo sono state utilizzate anche espressioni errate e questi elementi sono stati codificati al contrario rispetto ad altri. Il punteggio più basso ricavabile dal modulo informativo è 0 e il punteggio totale più alto è 42.

Scala del carico cognitivo: Kılıç et al. (2004) Verrà utilizzata la "Cognitive Load Scale" (BYÖ) adattata al turco. Ha un fattore singolo e nove punti (molto poco, molto poco, poco, in parte poco, né più né meno, più, più, più, più, più, più o più). Il coefficiente di consistenza interna Cronbach Alpha della versione originale è risultato pari a 0,90 (7). Kılıç et al. (2004) nello studio di adattamento, il coefficiente di consistenza interna di Cronbach Alpha è risultato pari a .78. Il punto più basso dei punteggi ottenuti dalla scala è 1.00, il punto medio è 5.00 e il punto più alto è 9.00. I partecipanti con un punteggio inferiore a cinque punti sono stati valutati come "sovraccarico cognitivo" e i partecipanti con un punteggio superiore a cinque punti sono stati valutati come "sovraccarico cognitivo".

Scala di sensibilità alla disponibilità: è la scala la cui validità originale in turco era valida nel 2018 da Gökoğlu et al. La scala è misurata in ambienti di apprendimento basati sulla realtà virtuale. La scala ha 5 fattori (sottoscala), ovvero Partecipazione (Fattore 1), Coesione/Ambiente (Fattore 2), Impegno sensoriale (Fattore 3), Interazione (Fattore 4) e Qualità dell'interfaccia (Fattore 5) ed è composta da 29 domande (8 ). Secondo l'analisi fattoriale esplorativa (AFA) e l'analisi fattoriale confermativa (CFA), la varianza totale spiegata dalla struttura a 5 fattori era del 41,197% e il coefficiente di affidabilità della scala era 0,844.

Analisi dei dati della ricerca: l'analisi dei dati dello studio sarà effettuata utilizzando IBM SPSS per la versione Mac book 24.