看護学生の感情認識、共感、臨床上の意思決定に対する仮想現実の効果

この研究はランダム化制御実験計画で実施されます。 この研究は、看護学生の感情的認識、共感、臨床上の意思決定における自信、不安レベルに対する仮想現実ベースの学習ツールの効果を測定するために計画されました。

仮説 1. 仮想現実ベースの学習ツールは生徒の感情意識に影響を与える 仮説 2. 仮想現実ベースの学習ツールは生徒の共感レベルに影響を与える。

仮説 3. 仮想現実ベースの学習ツールは、臨床上の意思決定における学生の自信と不安のレベルに影響を与えます。

研究の母集団は、クルッカレ大学保健科学部看護学科で健康評価コースを受講している学生看護師106人で構成されます。 研究のサンプルは、研究への参加に同意し、参加基準を満たす学生で構成されます。

研究におけるランダム化。サンプル選択基準を満たす学生は、コンピューターベースのプログラム (www.random.org) を使用して、仮想現実グループ、模擬患者グループ、対照 (伝統的教育) グループの 3 つのグループにランダムに分けられます。 仮想現実グループ、模擬患者グループ、対照（伝統的教育）グループへの割り当ては、偏見を防ぎ機密性を確保するために、独立した研究者によって行われます。

研究のデータは、記述的特性フォーム、「教育のための感情認識スケール」、「感情および認知共感スケール」、「看護における臨床意思決定のための自信と不安スケール」を使用して収集されます。

記述特性フォーム 「記述特性フォーム」は、文献 (Efendi et al., 2023; İsmailoğlu et al., 2020; Lamé & Dixon-Woods, 2020) に基づいて研究者によって開発されました。

「教育のための感情意識スケール」は、Yakar と Duman (2017) によって開発されたスケールです。 教育に対する感情認識尺度は、5 段階のリッカート型尺度です (1-まったく私には適していません、2-私には適していません、3-私には適しています、4-やや適しています、5-完全に適しています) me）は、受け取る（7項目）、反応する（9項目）、大切にする（8項目）、整理する（7項目）、擬人化する（6項目）の5つの要素で構成され、合計37アイテム。 全体的なスケールのクロンバック アルファ信頼性係数は α=0.896 です。

「感情的および認知的共感スケール」は、Vachon と Lynam (2015) によって開発されたスケールです。 トルコにおける感情的および認知的共感スケールの妥当性と信頼性は、ユカイ・ユクセルらによって実施されました。 （2020年）。 感情および認知共感スケールは、参加者の感情および認知レベルを測定するために開発されたスケールです。 このスケールを使用すると、研究者は 3 つの異なる共感の側面を調べることで、個人の共感レベルをより包括的に判断できます。 スケールのクロンバック アルファ信頼性係数は α=0.91 です。

看護における臨床意思決定のための自信と不安の尺度は、クリスタ A. ホワイトによって開発されました (2014)。 トルコ語の妥当性と信頼性は、Bektaş らによって実施されました。 （2017年）。 このスケールは、臨床上の意思決定における看護学生の不安と自信を評価します。 6 段階のリッカート型スケールには合計 27 の質問があります。 スコアは自信と不安について別々に取得されます。 自信セクションとそのサブディメンションから得られるスコアが増加すると、生徒の自信レベルは増加し、不安セクションとそのサブディメンションから得られるスコアが減少すると、不安レベルは減少します。 自信と不安のセクションから得られる最低スコアは 27 で、最高スコアは 162 です。 スケールの自信セクションの合計クロンバック アルファは 0.97、不安セクションの合計クロンバック アルファは 0.96 です。

研究の実施 主題の理論的内容は、研究者によって講義と質疑応答の手法を用いて学生全員に説明されます。 学生は、記述的特性フォーム、「教育のための感情意識スケール」、「看護における臨床意思決定のための感情および認知共感スケール、自信と不安スケール」を実施されます（事前テスト）。 その後、学生は学業成績の平均点に応じてランダムにグループに分けられます。

仮想現実ベースの胸部および肺の身体検査学習ツールは、Aslı Yılmaz 氏と Nurcan Çalışkan 氏によって作成されました。 ユルマズ氏とチャルシュカン氏は、シミュレーションで使用するナレーション コンテンツと効果音を準備しました。 これらのプロセスを経て、ソフトウェアに必要なアルゴリズムが作成されました。 研究者は、シミュレーション内でユーザーがどのように動くか、メニューやコントロールがどのように機能するか、ユーザーのアクションにシミュレーションがどのように反応するかを計画し、ソフトウェア チームに提供しました。 このシミュレーションは、「Oculus」プラットフォームと互換性を持たせるために、無料でオープンソースの「Unity」プログラムを使用してソフトウェアチームによって開発されました。

アプリケーションに参加する模擬患者が決定されました。 模擬患者は成人男性です。 プロセスに関する説明会は、実施の 1 週間前と当日に模擬患者と開催されます。 模擬患者からの期待については会議で説明されます。 アプリケーション手順の機能と模擬患者のパフォーマンスに関してリハーサルが行われます。

対照グループの生徒全員がクラスメートの胸部と肺の検査を練習します。

健康評価コースでは、3 つのグループが同時に研究室に案内されます。 各グループには講師が担当し、連携を図ります。 模擬患者グループの学生は模擬患者と協力し、仮想現実グループの学生は仮想現実で作業し、アクティブ対照グループの学生はサンプル グループにいないクラスメートの胸部と肺の検査に取り組みます。 。 学生が胸部と肺の検査の手順に取り組んでいる間、インストラクターが進行役として同行します。 実習後は、教育のための感情意識スケール、感情および認知共感スケール、看護における臨床意思決定のための自信と不安スケール（事後テスト）が実施されます。

学年度の秋学期中、学生は週に 2 日、さまざまな診療所 (内科診療所と外科診療所) をローテーションします。 15週間の秋学期の終わりに、学生は教育のための感情意識スケール、感情および認知的共感スケール、看護における臨床意思決定のための自信と不安スケール（フォローアップテスト）を受けます。

データの評価には、度数分布、記述統計、カイ二乗、一元配置分散分析 (OneWay ANOVA)、Levene 検定、「多重比較検定」 (Bonferroni、Tamhane の T2)、および反復測定分散分析が使用されます。 有意水準として 0.05 が使用され、p<0.05 の場合は有意差がある、p>0.05 の場合は有意差がないことが述べられます。