バーチャル リアリティで胎児の発育を教える

現在、シミュレーション教育は徐々に増加しており、助産師教育の分野で有効に活用されている(1)。 シミュレーション教育は、助産期、妊娠期、分娩期、または産褥期に効果的に使用されていることが観察されています (2,9)。 助産シミュレーショントレーニングに仮想現実の視点を提供することで、学生は臨床実習に行く前に助産実習を効果的に使用できるようになります (3,5)。 助産師教育の基礎となる妊娠教育は、仮想現実アプリケーションを使用して臨床応用エラーを最小限に抑え、妊娠と出産を経験できる胎児の症状と胎盤異常の早期診断を提供します。 彼らは、妊娠が進行するにつれて生じる違いと、これらの違いに対する母体と胎児の反応を効果的に見ることができます. 仮想妊娠アプリケーションを使用した助産教育において、妊娠プロセス、母体と胎児の発育、胎盤の違い、および母親の循環反応を 3 次元で見ることができる最新かつ重要なテーマです (4,6, 7,8,9)。

このアプリケーションは新たに開発された手法であるため、助産教育に関する現在の視点を作成し、その教育における仮想現実シミュレーションのギャップを埋め、助産教育と文献の基礎を提供します。 わが国では、助産や健康におけるシミュレーションに関する研究はあるものの、助産においてバーチャルリアリティと妊娠を組み合わせて適用した研究はありません。 世界の仮想現実と健康分野および助産師の職業に関連する研究では、仮想現実の職業は、教育にプラスの効果をもたらす研究でサポートされています。

研究のタイプ: この研究は、実験群および対照群として設計された実験的研究として計画されています。

研究の場所と日付: この研究は、カラビュク大学の健康科学部の助産学科で、2019 年 11 月から 2020 年 10 月の間に実施されます。

調査は 2 つの部分で構成されています。 パート I では、バーチャル リアリティ アプリケーションを開発します。 仮想妊娠ソフトウェアは、サービス調達を通じて準備されます。 このために、胎児の発育と胎児の生理学が研究者によって毎週詳細に書かれ、仮想妊娠が作成されます。

Ⅱ． 研究の適用は部門で行われます。

セクション I: バーチャル リアリティ アプリケーションの開発

研究の第1部では、仮想妊娠のソフトウェアがサービス調達を通じて準備されます。 このために、毎週胎児の発育、胎児の生理学、解剖学を書くことによって、アルゴリズムが研究者によって詳細に作成されます。 このアルゴリズムは、産婦人科の本からの胎児発育の毎週および毎週の画像と、胎児発育のためにインターネット上で共有されている画像に基づいて、眼鏡に転送されます。 予算フォームに記載されているように、サービスは Virtual Pregnancy ソフトウェアの開発のために購入されます。 本サービスはTUBITAKが適用されます。

仮想妊娠アプリケーションでは、

• 週ごとに妊娠形成を学び、
• 胎盤の発達を追跡し、正常からの逸脱を理解するために、
• それは正常な胎児の発達を学ぶ機会を提供し、その上、情報は長い間記憶されます. このようにして、仮想妊娠助産師教育におけるその有効性が評価されます。

Ⅱ．部門: 研究の応用

この研究の最後の部分で、研究の応用部分が開始されました。 研究は、2 つの実験グループと対照グループの 3 つのグループで構成されます。 0.95乗で計算されたGパワー分析の結果、各グループに35人の学生が入学できます。

調査対象は、カラビュク大学で学ぶ 464 人の助産学生で構成されます。

サンプルは、範囲内のカリキュラムで理論上の 4 時間を受講した助産学生のうち、0.95 乗で計算された G 乗数分析の結果、コントロール 35 人、実験 I 35 人、実験 II 35 人を含む 105 人の助産学生で構成されます。胎児の発育を含む週の週の。

実験 I グループ: 胎児発育評価情報フォーム (FEGBF) の後、週ごとの胎児の段階を含む、研究者によって作成されたコンピューター支援およびガイド付きの仮想現実アプリケーションが見られ、その後、FEGBF は、質問の場所。

実験 II グループ: 胎児発育評価情報フォーム (FEGBF) に続いて、週ごとの胎児発育を含む研究者によって作成されたコンピューター支援および無誘導の仮想現実アプリケーションを監視し、場所を変更して FEGBF を再度適用します。質問の。

コントロール グループ: FEGBF は、理論トレーニングの 4 時間後に適用されます。 仮想妊娠申請は見られません。

最初の段階では、3 つのグループすべてに対して 4 時間の理論トレーニングを行った後、この研究で使用する研究者によって作成された情報フォーム (FEGBF) が最初のテストとして適用されます。

第 2 段階: コントロール グループにはアプリケーションを作成せず、実験グループにはコンピュータ支援およびガイド付きの仮想現実アプリケーションを適用し、実験 II グループにはコンピュータを使用しないガイドなしの仮想アプリケーションを監視します。

第 3 段階: FEGBF の質問の場所を変更して事後テストを適用します。 コントロールグループの4時間の理論トレーニングの後、実験グループで仮想出産アプリケーションを見た後、事後テストが行​​われます。 また、この段階で、「認知負荷尺度」と「在庫感」を適用後の実験群に適用します。

第 4 段階: 6 週間後、3 つのグループすべてが FEGBF に移動し、情報の記憶と想起における仮想出産の適用の有効性が調べられます。

コンピュータ支援ランダム化プログラムによって決定されたクラスリストの順序に従って、実験グループと対照グループとして決定されたグループに影響を与えないようにするために、学生には、どちらが実験グループでどちらが対照グループであるかが通知されません。 バーチャル妊娠申請は、実験群の学生全員に同日に適用されるため、学生同士が影響を受ける可能性は排除されます。

研究に参加できず、無作為化で対照群として選択された学生にも、研究後に仮想現実メガネが提供されるため、すべての学生が仮想出産アプリケーションを見て、平等が達成されます。

調査の無作為化: 調査への参加に同意した学生のクラス リストは、コンピューターをサポートする無作為化プログラムに転送され、グループが決定されます。 土壇場で研究に参加しなかった学生、または病気や対照群などの理由で研究に参加しなかった学生、研究への参加を受け入れたが参加しなかった学生から再度選択することにより、十分なサンプルサイズが提供されます。ランダム化で選択されます。

シミュレーションによって複雑な手順情報を教えることは、学習者に認知負荷を引き起こす可能性があります (6)。 認知負荷を軽減し、指導成果を上げる方法は、サンプルベースのシステムを確立することです。 したがって、モデリングを通じてルールと例を使用すると、複雑な手順を学習するプロセスが簡素化されます。 このため、VR の使用に関するディレクティブとサンプル アプリケーション ビデオは、モデリングとして学習者に提示されます。

データ収集ツール:

データ収集フォーム：年齢、配偶者の有無、学歴、家族構成など参加者の特徴を含む15項目の質問からなるフォームを申請する予定です。

胎児発育評価情報フォーム (FEGBF): 情報フォームの作成のために、YÖK によって作成された最新の文献情報、助産コア カリキュラム (EUÇEP) がレビューされ、胎児の生理学的問題と胎児の段階に関連する 42 の質問からなる情報フォームが作成されました。開発準備が整いました。 情報フォームの項目は、正しいか間違っているかを示す完全な文の形で生徒に提示され、生徒はこれらのステートメントに「正しい」または「誤り」で答えるように求められます。 合計応答時間は 30 分です。 正解は1点、不正解は0点と評価されます。 情報形式にも誤った表現が使用されており、これらの項目は他の項目と比較して逆にコーディングされていました。 情報フォームから得られる最低スコアは 0 で、最高合計スコアは 42 です。

認知負荷尺度: Kılıç et al. (2004) トルコ語に適応した「認知負荷尺度」(BYÖ) が使用されます。 それは単一因子と 9 つの点 (非常に少ない、非常に少ない、少し、部分的に少ない、多かれ少なかれ、多かれ少なかれ、多かれ少なかれ、多かれ少なかれ、多かれ少なかれ) を持っています。 元のバージョンの Cronbach Alpha 内部整合性係数は 0.90 であることがわかりました。 Kılıçら。 (2004) の適応研究では、Cronbach Alpha の内部整合性係数が .78 であることがわかりました。 スケールから得られるスコアの最低点は 1.00、中間点は 5.00、最高点は 9.00 です。 スコアが 5 点未満の参加者は「認知的過負荷」と評価され、スコアが 5 点以上の参加者は「認知的過負荷」と評価されました (12)。

可用性感度尺度: 2018 年にトルコの妥当性信頼度で 7 リッカート型だったが、トルコの妥当性で 5 リッカート型に縮小された尺度です。 スケールの Cronbach Alpha 信頼係数は 0.91 と計算されました。 スケールは、仮想現実ベースの学習環境における存在感を測定します。 このスケールには 5 つの要素 (小さい方のサイズ) があります: 参加 (要素 1)、結束/周囲 (要素 2)、感覚的コミットメント (要素 3)、相互作用 (要素 4)、インターフェースの質 (要素 5) で、29 の質問 (13 ）。

研究の倫理的側面: 研究は、カラビュク大学の非介入研究倫理委員会から倫理委員会の許可を得た後に開始され、研究への参加に同意した各学生からインフォームド ボランティア同意書が取得されます。

調査のデータ分析: 調査のデータの分析は、IBM SPSS for Mac book 24 バージョンを使用して行われます。 社会人口学的特性については、平均値が取得されます。 実験群・対照群のあるスタディモデルでは、実験群をテスト・テストし、最後にテストします。 実験なしの対照群にも同じテストが適用されます。 3 つのグループの測定値の差に意味があるかどうかは、「独立したグループの z または t 検定」を使用して計算されます。 統計的有意性については、p