保健大学の学生の教育における拡張現実の有効性。 (AR2022)

他の：対照群

2 つのコントロール グループがあります。 対照群の 1 つはマラガ大学に属し、もう 1 つはカディス大学に属します。 このグループは、伝統的な教育方法に従います。 グループの合計サンプルは約 96 人の学生になり、2 つのグループ間で均一な分布が確保されます。

他の：対照群

伝統的な教育が行われます

実験的：実験グループ

2つの実験グループがあります。 1 つの実験グループはマラガ大学に所属し、Zapworks ソフトウェアを使用して拡張現実を使用し、もう 1 つの実験グループは大学に所属し、Aumenty プラットフォームを使用します。 サンプルは約 107 人の学生で構成され、2 つのグループ間で均一な分布が確保されます。 上記のソフトウェアとプラットフォームの両方が、教育分野、この場合は大学環境で拡張現実と連携します。

他の：拡張現実

介入は、マラガ大学とカディス大学の理学療法の学位で実施されます。 それは、拡張現実で動作するソフトウェアとプラットフォームの使用で構成されます。 以前に、調査に適合する人口の人口統計学的変数の調査が実施されます。 介入中は、Zapworks と Aumentaty による拡張現実の使用をサポートおよび強化して、教育が行われます。 調査母集団の資格と使いやすさの変数の調査と分析が行われます。 資格変数については、学生の学業成績が考慮され、ユーザビリティ変数については、システム ユーザビリティ スケールが使用されます。 その後、両方の変数間の相関関係を評価するために分析と解釈が行われます。

人口統計学的変数

この変数により、調査集団の年齢と性別を知ることができます。 これにより、研究を構成するグループの均一性と平均を知ることができます。 この変数のデータは、研究への参加の選択と同意におけるインタビュープロセスを通じて取得されます。

評価変数

この変数により、人口の学業成績を知ることができます。 この変数の結果の分析と解釈は個別に実行されます。つまり、マラガ大学とカディスの人口に関する結果が観察されます。

測定単位は学生の学業成績であり、これは、科目で伝えられた知識の理解、理解、および学習を評価する教育テストによって決定されます。 教職試験の点数が高いほど、成績が良いほど学業成績が高く、逆に、教職試験の点数が低いほど、成績が悪いほど学業成績が低くなります。

ユーザビリティ変数

この変数は、研究集団における Zapworks ソフトウェアと Aumentaty プラットフォームの使用を考慮に入れます。 システム ユーザビリティ スケールは、データ収集に使用されます。 データの分析と解釈は個別に行われます。つまり、マラガとカディスの大学で行われます。

次の質問は、元のテストから取られたオリジナルのものです。スケールは 10 の質問で構成され、それぞれに 1 から 5 のスコアを付けることができます。1 は完全に同意しないことを意味し、5 は完全に同意することを意味します。 測定値を得るために、スケールによって得られた結果を追加します。 このため、奇数の質問 (1、3、5、7、および 9) は、ユーザーによって割り当てられた値を取得し、1 ポイントが差し引かれます。 偶数番号の質問は、5 から割り当てられた値を引いたものになります。 最終的な数値が得られると、2.5 が掛けられます。 スコアが高いほど使い勝手が良く、逆にスコアが低いほど使い勝手が悪いことを示します。

ユーザビリティと評価変数の相関

この変数により、評価変数 (学生の学業成績を測定する) とユーザビリティ (ユーザビリティ スケールから得られるデータ) の間に相関関係があるかどうかを知ることができる解釈と分析を行うことができます。 . 両方の変数間の相関関係の測定は、Spearman の相関係数を使用して行われます。これにより、2 つの主要な変数間の相関関係が存在するかどうかが判断されます。