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メタバースベースの看護スキルラボの効果

2023年1月23日 更新者:Gulay Turk、Medipol University

メタバースベースの看護スキル研究室が小児看護実践スキルの教育に及ぼす影響

教育システムによっては、学生数の増加、実習/技能実習室の不足、少数の講師と学生の臨床滞在時間が限られていることが、適切な臨床経験を得るのに悪影響を及ぼします。 仮想学習環境の経験により、学生は最も現実的な方法で臨床に備えることができ、臨床ケアや治療における間違いのリスクが軽減されます。 この情報を踏まえ、学生に将来の学習環境を提示することで、学生は臨床現場と専門環境の両方で自信を持ち、高い能力を身につけることができます。ブラインドランダム化対照実験とフォーカスグループインタビュー法。 研究は2023~2024年度秋学期の10~12月の小児看護学講座期間中に実施する予定だった。 参加者は小児看護コースを受講する学生となります。 研究で使用されるスケールとフォーム。インフォームド・コンセントおよび人口統計データ収集フォーム、専門家意見フォーム、看護学生の熟練度スケール、拡張現実応用態度スケール、事前および事後テスト、学生ケース・フォーム、 • フォーカス・グループ面接フォームおよび大学生活の通信教育満足度スケール。

研究対象は、2023年から2024年秋学期の小児健康・疾患看護コースを受講し継続するすべての学生(N: 190)で構成されています。 研究のサンプル選択が行われない宇宙に到達しようとします。

ゴードンの機能的健康パターンからの摂食パターンを考慮して、2 つの異なるスキルラボでの乳児口腔胃管ケアの応用における小児看護学生の学習効率を測定します。 (大学スキルラボとメタバースベースのクリニカルスキルラボ) その結果、メタバースベースのクリニカルスキルラボ環境における学生の学習レベルは、スキルラボよりも高くなります。 また、小児看護実践の分野における学生の自信も高まります。

調査の概要

詳細な説明

教育システムによっては、学生数の増加、実習/技能実習室の不足、講師の数の少なさ、臨床での滞在時間が限られている学生などが、適切な臨床経験を得るのに悪影響を及ぼします。 さらに、ブルーム分類学の観点から、学習。思い出させ、理解し、応用し、分析し、評価し、創造する。 臨床応用には制限があるため、学生はブルーム分類法の応用部分から上級段階に進むことができないことがよくあります。

現在、臨床応用分野は医療システムの構造内に限定されています。 さらに、テクノロジーの発展を考慮すると、高等教育に進学する学生の期待に沿った革新的なアプローチを教育に組み込む必要があります。 したがって、シミュレーションベースの学習は、看護学生が知識とスキルを備えた臨床および専門職に備えるための効果的な方法の 1 つです。

看護学生と現役看護師における仮想現実シミュレーションの使用:システマティックレビューにおける 3 つの学習成果(スキルベース、認知的、感情的)のうち、仮想世界は理論的知識などの認知的成果を向上させるのに最も効果的です。 この状況は、仮想世界が看護教育における理論的知識を教える際の代替または補完的な方法として使用できること、および看護教育における臨床応用のためにテクノロジーによってもたらされる革新に従って学習環境を設計する必要があることを示唆しています。 さらに、教育システムにおけるオンライン/遠隔教育システムの普及と需要、および非日常的な状況での使用の必要性により、技術的な学習環境の必要性が高まっています。 仮想現実、拡張現実、人工知能、メタバース ベースのシミュレーション環境は、学習、意思決定、批判的思考、臨床スキルを開発するために選択できる最も適した方法の 1 つです。

メタバースは、仮想環境、デジタル オブジェクト、および人々との多感覚インタラクションを可能にするテクノロジーに基づく拡張現実またはクロス リアリティ (XR) です。 XR には、仮想現実 (VR)、拡張現実 (AR)、および複合現実 (MR) が含まれます (Milgram et al.、1994)。 XR システムの代表的な精度は、奥行き知覚を伝達できる立体ディスプレイによって保証されます。 XR システムでは、モーション コントローラーを使用して仮想アイテムとのアクティブな対話が可能になります。 これらは、ハンドル、ボタン、トリガー、サムスティックを備えたハンドヘルド入力デバイスです。 ユーザーはコントローラーを使用して、仮想オブジェクトをタッチしたり、保持したり、操作したり、操作したりできます。 この能力により、あらゆる教育経験(介護など)において活躍することができます。

この研究の重要性は、証拠に基づいた仮想教育環境を文献に提供し、教育分野における異常事態(パンデミック期の遠隔教育など)に確実に対応できるようにすることである。 これは、仮想学習環境を設計および開発することによって行う必要があります。 この環境づくりを目指しながら、エビデンスに基づいた研究を行いました。 仮想学習環境の設計におけるゴードンの機能的健康パターンの使用は、学生が初めて臨床環境に入ったときに患者に会い、看護プロセスを開始するという点で重要です。仮想学習環境の経験により、学生は臨床現場での準備が整います。最も現実的な方法であり、臨床ケアや治療における間違いのリスクを軽減します。 この情報を踏まえて、将来の学習環境を学生に提示することで、学生は臨床現場でも専門的環境でも自信を持って高度な能力を身につけることができます。

研究の目的は、小児看護学生の 2 つの異なるスキル ラボ体験 (正式な教育期間中に受けたコースと実習の実習経験、およびメタバース ベースのスキル ラボ環境で受けた授業と実習の経験) を分析することです。ゴードンの機能的健康パターンの授乳パターンを、未熟児への経口胃管適用の例を通して比較します。 この研究は、単一盲検ランダム化対照実験とフォーカスグループインタビュー方法からなる混合方法で計画されました。

研究の目的

  1. 実践的なスキルを提供するメタバースベースの臨床スキル環境を設計するには、
  2. シミュレーション環境の制御グループと実験グループ (制御グループ、スキル ラボ、実験グループ、メタバース ベースの臨床スキル ラボ環境)、
  3. 実験グループをフォーカスグループインタビューに連れて行き、
  4. 実験/対照グループの成功と満足度の評価

研究に関する質問

  1. 3 年生の小児健康および疾患看護学生の臨床実践スキルは、メタバース ベースの臨床スキルの実験室環境で習得できますか?
  2. 3 年生の児童の健康と病気の看護学生のメタバース 臨床実習コースと臨床スキルの研究室ベースの環境での学生の成績を比較した場合、成功率はどのくらいになるでしょうか?
  3. 3年生児童保健疾病看護学生の通信教育の指導法として活用できますか?

研究の仮説

  1. H0: メタバースベースの臨床スキル ラボ環境における 3 年生の小児保健疾患看護学生の教育レベルは、スキル ラボの教育レベルよりも低いです。
  2. H1: メタバースベースの臨床スキルラボ環境における 3 年生の小児看護学生の教育レベルは、スキルラボよりも高くなります。

目的 ゴードンの機能的健康パターンからの摂食パターンを考慮に入れて、2 つの異なるスキルラボでの乳児経口胃管ケア実践における小児看護学生の学習効率を測定します。 (大学のスキルラボとメタバースベースの臨床スキルラボ) この研究は、単盲検ランダム化対照実験とフォーカスグループインタビュー方法からなる混合方法で計画されました。

研究時期 2023-2024年度 秋学期は10月から12月までの小児看護コースの期間です。 参加者は小児看護学コースを受講する学生です。

研究の倫理的考慮事項と制限 研究は、学年度中に小児看護コースを受講した学生からインフォームドコンセントを得ることによって開始されます。 施設および倫理委員会の許可が得られます。 (番号: E-31034136-302.08.01-649) この研究はヘルシンキ宣言の枠組み内で実施され、優れた臨床ガイドの実践と個人情報保護に関する法律が遵守されます。

この研究で遭遇した制限を以下に示します。

  • 研究のサンプルは、メディポール大学保健科学部看護学科で小児看護コースを受講する学生に限定されている。
  • メタバースベースの臨床スキルラボに関する専門家の意見は、小児看護と工学の分野の専門家である学術スタッフから得られます。
  • 設計されたメタバースベースの臨床スキルラボの参加者の経験。これは、調査の範囲内で使用される仮想現実メガネおよび機器 (ヘッドセット、コントローラーなど) の機能に限定されます。

研究のサンプル 研究の対象は、イスタンブール メディポール大学の教学部 3 年生で小児看護コースを受講した学生 (N: 190) で構成されています。 研究の対象となるのは、看護学科3年次小児保健疾患看護学コースを受講し、研究を受諾し、学習基準を満たした学生です。 サンプルに含まれる純参加者数は、現在の選択基準内で、G パワーズ分析後に決定されます。 研究のサンプルサイズは投稿によって決定されました。 博士。 サンプルサイズが明確になります。 単純なランダム化方法により、学生は実験グループと対照グループに割り当てられます。 学生番号の下一桁さえも実験グループにランダムに割り当てられ、奇数の学生番号が対照グループにランダムに割り当てられます。 サンプル選択基準 サンプルでは、​​仮想現実ユーザーが強い心理的影響にさらされる可能性があると考慮されます。 乗り物酔いやシミュレーション病として見られる、仮想体験中に発生する不快感もこれらの影響の 1 つです。 シミュレーションホスピタルは乗り物酔いに似ていますが、VR体験を経ます。 乗り物酔いは、その組織としての視覚と前庭感覚の蓄積から生じることが推奨されています。 一般的な認識では、頭痛、倦怠感、重さ、体重の見当識障害などとして認識されます。 頭部装着型デバイス (HMD) テクノロジーの進歩により、消費者と仮想現実のリアリズムのレベルが増加したため、乗り物酔いをする人が増加している可能性があります。

独立変数

  1. マタバースベースの臨床スキルラボ
  2. 調査対象範囲内の人々の社会人口学的特徴(年齢、居住地、親の教育レベル)
  3. 人に関する技術変数に関連する健康状態
  4. 実験環境または対照環境での存在
  5. 専門能力開発
  6. 学習の性質
  7. 使用されるリソース ソフトウェアの設計 Unreal Engine プログラム内で開発者によって設計されたソフトウェアは、まず専門家によってテストされ、必要な修正が行われます。 ソフトウェアは、デザインベースの調査手法のステップに従って開発されます。 この手法は、教育問題(指導学習戦略や教材、製品)の解決策として、科学的根拠に基づいた教育介入(学習プロセスや学習環境など)を設計・開発するために確立された研究手法です(ヴァンデン) Akker et al.、2013)。 このデザインでは、学生は、空のプラットフォームを備えた仮想画面上で未熟児の授乳のトレーニングを提示され、その後、病室に入り、ケース内の赤ちゃんの授乳パターンを評価し、適切な臨床スキルを練習します。

専門家の評価 研究で使用されたメタバースベースの臨床スキルラボの効率、適合性、妥当性、および信頼性について、専門家の意見が採用されます。 専門家;フィールド専門家とエンジニアリング専門家で構成されます。

研究の種類

介入

入学 (予想される)

190

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

  • 名前:Gülay Türk, PhD student
  • 電話番号:00905378988675
  • メール:gly441@gmail.com

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

19年~22年 (アダルト)

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:

  • 研究に参加することに書面および口頭で同意した参加者
  • 小児保健疾患看護コースを受講および継続する学生

除外基準:

  1. 1.を受け取った参加者。 第2回小児保健疾患看護研修
  2. 小児の健康と病気の看護研修を受けていない参加者
  3. 乗り物酔いをする参加者
  4. めまいのある参加者
  5. 中耳の平衡感覚に問題がある参加者
  6. メニエール症候群の参加者
  7. 高所恐怖症の参加者
  8. 胃腸疾患のある参加者
  9. 目の病気のある参加者
  10. その他の問題を抱えた参加者
  11. 研究から撤退した参加者
  12. 研究から脱落した参加者

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:平行
  • マスキング:独身

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
NO_INTERVENTION:コントロールグループ(スキルラボ)

2023年から2024年秋学期に小児保健疾患看護コースに受講する学生から対照群を決定した後。

  • 対照群には通知され、承認されます。
  • 対照群には事前検査が行われます
  • 対照グループはスキルラボに行きます。
実験的:実験グループ(メタバーススキルラボ)

2023~2024年度秋学期に小児保健・疾病看護コースを受講する学生からそれぞれ実験グループを決定した。

  • 実験グループにはプレテストが適用されます。
  • インフォームドコンセントおよび人口統計データ収集フォームを実験グループから取得します。
  • 実験グループにはメタバースについて通知され、承認が得られます。
  • 未熟児の栄養トレーニングは、メタバース ベースのスキル ラボ環境で実験グループに提供されます。
  • 実験グループは 1 人ずつメタバース スキル ラボ環境に入り、アバターを選択して環境内の患者室に切り替えます。
  • 実験グループは、メタバース ベースのスキル ラボで最初に与えられたシナリオに基づいて未熟児の摂食パターンを評価します。
この研究の対象は、イスタンブール メディポール大学の教職部 3 年生で小児看護コースを受講した学生 (N: 190) で構成されています。 研究の対象となるのは、看護学科3年次小児保健疾患看護学コースを受講し、研究を受諾し、学習基準を満たした学生です。 研究のサンプル選択が行われない宇宙に到達しようとします。 単純なランダム化方法により、学生は実験グループと対照グループに割り当てられます。 学生番号の下一桁が実験グループにランダム化され、奇数の学生番号が対照グループにランダム化されます。

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
事前テスト
時間枠:一週間
応用や実験の前に、従属変数に関する関連知識を測定することを目的とした知識テストです。
一週間

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
最終試験
時間枠:一か月
これは、適用および実験後に従属変数に関する関連知識を測定することを目的とした知識テストです。
一か月
看護学生の能力評価尺度
時間枠:一か月
Bektaş、Bektaş、および Ayar 著 (2020) 看護学生のための小児看護能力スケール: 既存の研究をレビューし、関連する教員の意見を得た後、研究者は看護学生が小児看護能力を評価するためにそれを作成しました。
一か月
拡張現実アプリケーションの態度スケール
時間枠:一か月
「拡張現実に対する態度尺度」 この尺度は、Küçük、Yılmaz、Baydaş、Göktaş (2014) によって開発され、その妥当性と信頼性が証明されたもので、5 点リッカート尺度の 15 項目で構成されています。
一か月
フォーカスグループインタビューフォーム
時間枠:一か月
フォーカスグループインタビューは定性的なデータ収集方法で、通常4~12人の参加者と司会者で行われ、参加者が本音を隠す必要のない多声的な環境を作り出すことでデータを収集することを目的としています。
一か月
通信教育の満足度 大学生活の尺度
時間枠:一か月
「大学生の通信教育満足度尺度」 この尺度は、Kafes と Yıldırım (2021) によって開発され、妥当性と信頼性が確立されており、5 段階リッカート尺度の 8 項目で構成されています。
一か月

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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捜査官

  • スタディチェア:Sema Kuğuoğlu, Prof. Dr.、Medipol University

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 (予期された)

2023年9月1日

一次修了 (予期された)

2023年12月30日

研究の完了 (予期された)

2024年6月30日

試験登録日

最初に提出

2023年1月23日

QC基準を満たした最初の提出物

2023年1月23日

最初の投稿 (実際)

2023年1月31日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年1月31日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年1月23日

最終確認日

2023年1月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • MedipolU-0001-Gturk

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

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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