ARCS 기반의 탈출방 교육이 간호대학생의 약물 투약 기술에 미치는 영향: 무작위 대조 시험

약물 투여 오류는 의료 환경에서 여전히 중요한 환자 안전 문제로 남아 있으며, 특히 기초적인 임상 역량을 개발 중인 초보 간호대학생들에게서 그러합니다. 간호대학생들이 교육 초기에 안전한 약물 투여 지식, 절차적 기술 및 학습 동기를 습득하는 것은 임상 실무에서 예방 가능한 오류를 줄이는 데 필수적입니다. 주로 강의식 수업과 시범 기반 실험실 교육에 의존하는 전통적인 교수법은 학생들의 참여를 지속시키고 학습을 임상 환경으로 전이시키기에 불충분할 수 있습니다.

최근 몇 년 동안, 게이미피케이션 및 시뮬레이션 기반 교수 전략은 능동적 학습, 임상 추론 및 학습자 동기를 촉진하는 혁신적인 접근법으로 간호 교육에서 주목받고 있습니다. 방탈출 기반 교육은 구조화된 학습 환경 내에서 문제 해결, 팀워크, 시간 압박 및 시나리오 기반 도전 과제를 통합하는 게임 기반 학습의 한 형태입니다. 이론적 동기 부여 프레임워크에 기반할 때, 방탈출 중재는 인지적 및 정의적 학습 성과 모두를 향상시킬 수 있습니다.

이 무작위 대조 시험은 Keller의 ARCS 동기 모델(주의, 관련성, 자신감, 만족감)에 따라 구조화된 방탈출 교육 중재의 효과를 평가하기 위해 설계되었습니다. 이 중재는 표준 실험실 기반 교육만을 받는 경우와 비교하여 간호대학생들의 약물 투여 지식, 임상 기술 수행 및 학습 동기를 향상시키는 것을 목표로 합니다.

본 연구는 공립 대학의 간호학 기초 과목에 등록된 1학년 간호학과 학부생들을 대상으로 수행될 예정입니다. 모든 참가자는 기존 교육과정의 일환으로 약물 투여와 관련된 표준 이론 교육 및 실험실 실습을 받게 됩니다. 기초 평가 후, 참가자는 무작위로 중재군 또는 대조군에 배정됩니다.

중재군 학생들은 기초적인 약물 투여 역량을 강화하도록 설계된 일회성 ARCS 기반 방탈출 활동에 참여합니다. 방탈출은 각각 시뮬레이션된 환자 간호 환경을 나타내는 여러 시나리오 기반 학습 스테이션으로 구성됩니다. 교수 내용은 경구 약물 투여 및 피하 및 정맥 경로로 구체화된 비경구 약물 투여에 초점을 맞출 것입니다. 이러한 경로는 비교 가능한 인지적 및 심리운동적 요구, 일관된 절차 흐름, 환자 확인, 용량 확인, 경로 정확성 및 투여 후 모니터링을 포함한 약물 안전 원칙과의 일치를 보장하기 위해 선택되었습니다.

방탈출 설계는 ARCS 동기 모델의 네 가지 구성 요소를 명시적으로 통합할 것입니다. 주의 구성 요소는 게임 구조에 내재된 시간 제한 도전 과제, 퍼즐, 시각 및 청각 신호, 경쟁 요소를 통해 다루어질 것입니다. 관련성은 초보 간호대학생들이 흔히 접하는 약물 투여 상황을 반영하는 현실적인 임상 시나리오로 뒷받침될 것입니다. 자신감은 구조화된 과제 진행, 팀워크, 진행자 지도 및 게임 플레이 중 즉각적인 피드백을 통해 함양될 것입니다. 만족감은 성공적인 과제 완료, 순차적 도전 과제의 잠금 해제 및 활동 후 구조화된 디브리핑 세션을 통해 촉진될 것입니다.

대조군은 방탈출 중재에 참여하지 않습니다. 대신, 대조군 학생들은 일반적인 기술 실험실 활동과 일치하는 표준 장비 및 모델을 사용한 자기 주도적 실험실 실습에 참여합니다. 연구 기간 동안 대조군에게는 추가적인 게이미피케이션 또는 동기 부여 교수 전략이 제공되지 않습니다.

결과 평가는 기초 평가 및 교육 중재 완료 후에 수행됩니다. 약물 투여 지식은 관련 간호 교육 문헌에 따라 개발된 구조화된 지식 테스트를 사용하여 평가됩니다. 임상 기술 수행은 경구, 피하 및 정맥 약물 투여 절차에 해당하는 표준화된 체크리스트를 사용한 객관적 구조화 임상 시험(OSCE)을 통해 평가됩니다. 학습 동기는 ARCS 모델을 기반으로 한 검증된 동기 척도를 사용하여 2차 결과로 측정됩니다.

본 연구는 학부 간호 교육에서 학생 중심, 이론 주도 교수 접근법으로서 ARCS 기반 방탈출 교육의 효과에 관한 증거를 생성하고자 합니다. 연구 결과는 약물 투여 역량 강화, 학습자 동기 향상 및 궁극적으로 개선된 환자 안전 결과에 기여하는 것을 목표로 하는 혁신적인 교육 전략 개발에 정보를 제공할 것으로 예상됩니다.