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医学生の外科教育のためのゲーム化された電報配信のクイズプラットフォームであるTESLA-Gの評価

2023年4月4日 更新者：Lorainne Tudor Car、Nanyang Technological University

医学生の外科教育のためのゲーム化された電報配信のクイズプラットフォームであるTESLA-Gの評価：パイロット無作為化比較試験のプロトコル

Telegram Education for Surgical Learning and Application Gamified (TESLA-G) は、医学生の外科教育のためのゲーム化されたオンライン クイズ プラットフォームです。テスラG。

50 人の学部生の医学生を対象とした無作為対照試験が実施されます。 それらは、介入群と​​実対照群に無作為に割り付けられます。

実現可能性は、参加者の登録、維持率、およびクイズの完了によって決定されます。 受容性は、介入後の学習者満足度調査によって定量的に測定され、半構造化インタビューによって定性的に測定されます。 さらに、介入前後の知識テストの参加者のスコアが比較されます。

調査の概要

状態

まだ募集していません

条件

介入・治療

詳細な説明

オンライン多肢選択問題 (MCQ) クイズは、医学教育において確立された総括的評価ツールです。 ただし、時間の経過とともにユーザーのモチベーションが低下するため、ドロップアウト率が高くなります。 学習にゲーミフィケーション要素を組み込むことで、エンゲージメントとモチベーションが向上することがさまざまな研究で示されています。

このパイロット研究では、新しいゲーミフィケーション クイズ プラットフォームである Telegram Education for Surgical Learning and Application Gamified (TESLA-G) の実現可能性と受容性を評価し、将来の大規模なランダム化比較試験の可能性を判断します。

この研究では、介入グループ (TESLA-G) とアクティブ コントロール グループ (従来のクイズ プラットフォーム) の 2 つのアームによるランダム化比較試験が行われます。 南洋理工大学リー・コンチアン医科大学の 1 年生から 5 年生の医学生 50 人が、1:1 の割り当て比率で 2 つのアームに無作為に割り付けられ、学年ごとに階層化されます。 参加者は、割り当てられたクイズ プラットフォームを使用して、2 週間にわたって特定のトピック (内分泌外科) に関する質問を試みます。

研究期間の終わりに、いくつかの結果が評価されます。 実現可能性は、参加者の登録、維持率、およびクイズの完了によって決定されます。 受容性は、介入後の学習者満足度調査によって定量的に測定され、半構造化インタビューによって定性的に測定されます。 さらに、介入前後の知識テストの参加者のスコアが比較されます。

研究の種類

介入

入学 (予想される)

50

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究連絡先のバックアップ

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

18年～100年 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

はい

受講資格のある性別

全て

説明

包含基準:

  • 現在、医学部の 5 年間のフルタイムの学部プログラムに在籍しており、医学の学士号と外科の学士号 (MBBS) につながっています。
  • -すべての研究前および研究後の評価を含む研究の全期間に参加することに同意する意思があり、提供できる

除外基準:

  • なし

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか？

デザインの詳細

  • 主な目的：他の
  • 割り当て：ランダム化
  • 介入モデル：並列代入
  • マスキング：トリプル

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的：テスラG
参加者は、研究の年によって層別化された1：1の割り当て比率で2つのアームに無作為化されます。 このアームには 25 人の参加者がいます。
他の：ゲーム化されたオンライン クイズ プラットフォーム

TESLA-G は、Bloom の学習ドメインの分類法に基づいて設計された、ゲーム化された新しいクイズ プラットフォームです。 質問はブロックで作成され、各ブロックは専門分野内の特定のトピックをテストします (この研究では内分泌外科が選択されています)。 各ブロックには 5 つの質問があり、各質問はブルームの分類法の各レベルとゲームの各レベルに対応しています。

この調査では、5 つの質問の 56 ブロック、合計 280 の質問を作成することを目指しています。 すべての質問は、委員会認定の一般外科医 2 名と内分泌専門医 1 名によって作成され、研究チームによって検証されます。

ゲームの目的は、プレイヤーがタイマーが切れる前にできるだけ多くのポイントを獲得することです。 ゲーミフィケーション要素には、レベル、カウントダウン タイマー、ライフ、ポイント マルチプライヤー システム、リーダーボード ランキング、パーソナライズされたダッシュボードが含まれます。

介入グループの参加者には、自動化された Telegram ボットから送信された TESLA-G にアクセスするためのリンクが提供されます。このアクセスは 14 日間提供されます。
アクティブコンパレータ：コントロール
参加者は、研究の年によって層別化された1：1の割り当て比率で2つのアームに無作為化されます。 このアームには 25 人の参加者がいます。
他の：従来のクイズプラットフォーム

従来のクイズプラットフォームは、すべてのゲーミフィケーション要素が削除された TESLA-G の修正版になります。 ゲーム化されたバージョンと同じ問題のセットが使用されます。 クイズに入ると、質問のステムと 5 つの選択肢が表示されます。 選択肢を選ぶと正解とその解説が表示されます。 次の質問が送信され、参加者がプラットフォームを離れるか、すべての質問に回答し終わるまで、このプロセスが繰り返されます。

質問はブロック単位でキューに入れられ、各ブロックは内分泌外科の特定のトピックに対応しています。 ゲーム化されたバージョンとは異なり、ブルームの分類上のレベルに関係なく、各ブロック内の質問はランダム化されます。 参加者には、個々の質問に対するブルームの分類法のレベルも通知されません。 プラットフォームへのアクセス リンクは、自動化された Telegram ボットから参加者に送信され、このアクセスは 14 日間続きます。

この研究は何を測定していますか？

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
介入の実現可能性
時間枠：14日間

介入の実現可能性は定量的に評価されます。 目的は次のとおりです。

  1. 50人の参加者の登録
  2. 登録された参加者の少なくとも75％の保持
  3. 個人クイズの正解率80%

これらの目標をすべて達成することは、本格的なランダム化比較試験 (RCT) を実施することが実行可能であることを証明しますが、3 つの目標のうち 2 つを達成することは、おそらく実行可能であることを示します。 2つ未満の目標を達成することは、現在の手順では本格的なRCTが実行できないことを示唆しています.
14日間
介入の受容性
時間枠：介入後（14日）
介入の受容性は、介入後の学習者満足度調査によって定量的に測定され、半構造化インタビューによって定性的に測定されます。
介入後（14日）

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
外科知識の向上
時間枠：介入前後（14日間）
介入前と介入後のクイズのスコアが比較されます。 内分泌外科に関するクイズは、委員会認定の一般外科医 2 名と内分泌専門医 1 名によって作成されます。 すべての質問は、研究チームによって検証されます。 ただし、外科的知識の向上という点で、対照群と介入群の間の比較有効性を特定するには、研究の力が不十分であることに注意する必要があります。 したがって、分析は主に潜在的な悪影響を特定し、各グループ内で外科的知識を増やすために実施され、次にグループ間で行われます。 これは、0.2 の小さい効果サイズを使用して 95% の信頼区間を使用して行われます。
介入前後（14日間）
参加者の満足度
時間枠：介入後（14日）
すべての参加者は、システム ユーザビリティ調査 (SUS) (Brooke et al., 1996) および学生による教育の質の評価 (SEEQ) アンケートから採用されたリッカート尺度の形式で、介入後の学習者満足度調査にも記入します。 この調査では、介入群の学生が対照群の学生よりも経験に満足しているかどうかを評価します。
介入後（14日）
外科知識の保持
時間枠：介入後14日
さらに 14 日後、参加者はフォローアップ知識テストを受けます。このテストは、30 分にわたって行われる内分泌手術に関する 20 の MCQ で構成されます。 この時点で、コントロール グループと介入グループの両方の参加者は、学習プラットフォームにアクセスできなくなります。 フォローアップテストの難易度は、前述の介入後のテストと同様です。 テスト スコア (介入後とフォロー アップ) の違いは、外科的知識の参加者の保持を示します。
介入後14日

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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Nanyang Technological University

捜査官

  • 主任研究者：Clement, Luck Khng Chia, MBBS, MS、Department of General Surgery, Khoo Teck Puat Hospital, Singapore
  • 主任研究者：Lorainne Tudor Car, MBBS, PhD、Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

一般刊行物

便利なリンク

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (予想される)

2023年5月1日

一次修了 (予想される)

2023年6月30日

研究の完了 (予想される)

2023年6月30日

試験登録日

最初に提出

2022年8月24日

QC基準を満たした最初の提出物

2022年8月29日

最初の投稿 (実際)

2022年8月30日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年4月5日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年4月4日

最終確認日

2023年4月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • SGG20/SN02

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

米国で製造され、米国から輸出された製品。

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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