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인공지능 기반 가상현실 시뮬레이션이 간호대학생의 통합적 돌봄 기술에 미치는 영향 (AI-VRS)

2026년 4월 4일 업데이트: Nurcan Çalışkan, Gazi University

인공지능 지원 가상현실 시뮬레이션이 간호학생의 통합적 돌봄 기술에 미치는 영향

이 연구는 인공지능(AI) 기반 가상현실(VR) 시뮬레이션이 간호학생의 통합적 간호 기술에 미치는 영향을 평가하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 4학년 간호학생을 대상으로 한 무작위 대조군 시험으로, 실험군과 대조군으로 나뉩니다. 실험군은 AI 기반 VR 시뮬레이션 교육을 받는 반면, 대조군은 전통적인 사례 기반 교육을 받습니다. 평가할 결과에는 의사결정, 증상 식별, 간호 진단, 시뮬레이션 설계 및 교육 방법에 대한 만족도가 포함됩니다.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

개입 / 치료

상세 설명

본 연구는 인공 지능을 지원하는 가상 현실(VR) 시뮬레이션이 간호 학생들의 통합적 간호 기술에 미치는 효과를 평가할 것입니다. 본 연구는 80명의 4학년 간호 학생(실험군 40명, 대조군 40명)을 대상으로 한 사전-사후, 병렬 군, 무작위 대조 시험으로 설계되었습니다. 적격 참가자는 시작 시 인구 통계 양식과 멜버른 의사 결정 척도를 작성할 것입니다. 참가자는 전체 학업 성적 평균과 이전 VR 경험에 따라 층화되고, 독립 통계학자에 의해 무작위로 그룹에 할당될 것입니다.

중재군이 인공 지능을 지원하는 VR 시뮬레이션 훈련을 받는 동안, 대조군은 비교 가능성을 보장하기 위해 동일한 사례 시나리오를 사용한 전통적인 사례 기반 훈련을 받을 것입니다. 훈련 사례와 평가 사례, 그리고 평가 기준은 전문가 합의를 바탕으로 개발될 것입니다.

중재 2주 후, 두 그룹 모두 사례 연구 평가를 완료할 것입니다. 데이터 수집에는 멜버른 의사 결정 척도, 간호 진단 및 증상 식별 결과, 만족도 측정이 포함될 것입니다. 통계학자는 눈가림 처리될 것이며, 데이터 분포를 기반으로 적절한 통계 검정이 적용될 것입니다.

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

80

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

  • 이름: Nurcan Çalışkan, Prof., PhD
  • 전화번호: +90 312 216 2653
  • 이메일: nurcany@gazi.edu.tr

연구 연락처 백업

  • 이름: Özlem Tikit, Research Assistant, PhD student
  • 전화번호: +90 0554 756 58 04
  • 이메일: ozlemtikit@gazi.edu.tr

연구 장소

  • 터키 (Türkiye)
      • Ankara, 터키 (Türkiye), 06500
        • Gazi University Nursing Faculty
        • 연락하다:
          • Özlem Tikit, Research Assistant, PhD student
          • 전화번호: +90 0554 756 58 04
          • 이메일: ozlemtikit@gazi.edu.tr
        • 연락하다:

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

설명

포함 기준:

  • 연구에 자발적으로 참여,
  • 건강과학대학 간호학과에서 HEM 402 전문 실습 I 및 HEM 404 전문 실습 II 과정에 처음으로 등록한 경우,
  • 약시(게으른 눈), 부동시(각 눈의 굴절 이상이 다름), 사시(사팔눈) 등 깊이 지각에 영향을 미치는 안구 상태가 없음. (자기 보고가 인정됨.),
  • 학업 성적 점수가 2.00에서 4.00 사이.

제외 기준:

  • 학부 간호학 학위 외에 전인적 간호 기술에 대한 교육을 받은 경우,
  • 전인적 간호 기술에 초점을 맞춘 가상 시뮬레이션 연습 경험이 있는 경우,
  • 건강 관련 분야의 고등학교, 파운데이션 과정 또는 학부 학위를 보유한 경우,
  • 터키어를 이해하고 말하는 데 어려움이 있는 경우,

연구에서 제외되는 기준:

  • 참가자가 필요한 양식과 척도를 완료하지 않았거나 불완전하게 완료한 경우,
  • 실험 그룹의 참가자가 AI 지원 가상 현실 시뮬레이션에 참여하지 않았거나 완료하지 않은 경우,
  • 대조군 학생이 교육 사례 연구에 참여하지 않은 경우,
  • 실험군과 대조군 학생이 평가 사례 연구에 참여하지 않은 경우,
  • 참가자가 연구에서 철회하기를 원하는 경우,

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 다른
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: AI-VRS
연구 시작 시 참가자는 인구통계학적 설문지와 멜버른 의사결정 척도를 작성하도록 요청받을 것입니다. 그런 다음 참가자의 전체 학업 평균 성적(GPA)과 가상 현실(VR) 헤드셋 경험을 기준으로 연구 그룹에 배정될 것입니다. 중재 전에 참가자는 중재 전 정보 안내서를 제공받을 것입니다. 실험 그룹은 환자 병력 청취, 증상 확인 및 간호 진단 결정을 용이하게 하도록 설계된 AI 지원 VR 시뮬레이션을 사용하여 교육을 받을 것입니다. 교육 후 2주 후에, 대조군과 동시에 그들은 평가 사례 연구를 수행할 것입니다. 이 연구에서 그들은 지도 교수의 지원 없이 개별적으로 사례를 분석하여 간호 진단과 증상을 파악해야 합니다. 그런 다음 그들은 멜버른 의사결정 척도, 시뮬레이션 설계 척도 및 교육 방법에 대한 만족도 설문지를 작성할 것입니다.
다른: AI-VRS
이 중재는 간호대학생의 통합적 간호 기술 향상을 위해 설계된 AI 지원 가상 현실(VR) 시뮬레이션으로 구성됩니다. 참가자는 가상 환자와 상호작용하여 환자 병력 청취, 증상 식별, 그리고 통합적 간호(신체적, 심리적, 사회적, 영적) 차원에서 간호 진단을 수립합니다. 이 시뮬레이션은 Meta Quest 3 VR 헤드셋을 사용하여 제공되며, 동적이고 반응적인 환자 상호작용을 제공하기 위해 인공 지능을 통합합니다. 이 중재에는 기술 습득을 지원하기 위한 고화질 그래픽과 상호작용적 의사 결정 과정을 포함한 구조화된 시뮬레이션 시나리오가 포함됩니다.
다른: 대조군

기준 시점에서 참가자는 인구통계학적 설문지와 멜버른 의사결정 척도를 작성합니다. 참가자는 학업 성적 평균과 VR 헤드셋 사용 경험을 기반으로 한 계층화 무작위 배정 방식으로 연구 그룹에 배정됩니다.

대조군은 서면 임상 시나리오를 사용한 전통적인 사례 기반 교육을 받습니다. 교육 후 2주 간격이 유지됩니다. 이 기간 이후, 대조군과 실험군 모두 동시에 평가 사례를 완료합니다. 이 평가 중 참가자는 지도자의 지원 없이 독립적으로 사례를 분석하고 환자의 증상을 파악하며 적절한 간호 진단을 수립해야 합니다.

평가 완료 후, 참가자는 사후 측정으로 멜버른 의사결정 척도를 다시 작성합니다.
다른: 대조군
이 중재는 발표 및 질의응답 토론을 통해 제공되는 전통적인 사례 기반 훈련으로 구성됩니다. 참가자는 사례 시나리오를 분석하고 강사로부터 피드백을 받게 됩니다. 이 접근 방식은 VR 기술을 사용하지 않고 실용적인 학습 경험을 제공합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
전체적 간호 틀 내에서의 간호 진단 및 증상 식별
기간: 개입 후 2주 (평가 사례 연구)
참가자의 환자 증상을 정확하게 파악하고 적절한 간호 진단을 수립하는 능력은 구조화된 평가 양식을 사용하여 평가될 것입니다. 전반적인 정확도 외에도, 수행 능력은 전체적 간호(신체적, 심리적, 사회적, 영적)의 다차원적 요소를 포함하는지에 기반하여 평가될 것입니다. 높은 점수는 간호에서의 더 높은 진단 정확도와 더 포괄적인 전체적 간호 평가를 나타낼 것입니다.
개입 후 2주 (평가 사례 연구)

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
멜버른 의사결정 척도
기간: 기준선(중재 전) 및 중재 후 2주(사례 평가 연구)
의사 결정 능력의 변화를 평가하는 데 사용됩니다. 높은 점수는 더 나은 의사 결정 성과를 나타냅니다. 멜버른 의사 결정 척도는 두 부분으로 구성됩니다. MKVÖ I: 이 척도는 의사 결정에서의 자존감(자신감)을 평가하도록 설계되었습니다. 척도의 최대 점수는 12점입니다. 높은 점수는 의사 결정에서 높은 자존감을 나타냅니다. MKVÖ II: 이 척도는 의사 결정 스타일을 측정합니다. MKVÖ II의 채점에서는 다음과 같은 점수 범위가 사용됩니다: 신중한(0-12), 회피적인(0-12), 미루는(0-10), 당황한(0-10).
기준선(중재 전) 및 중재 후 2주(사례 평가 연구)
시뮬레이션 디자인 규모
기간: 중재 후 2주
시뮬레이션 디자인 척도를 사용하여 참가자들의 시뮬레이션 디자인에 대한 인식을 평가했습니다. 높은 점수는 더 긍정적인 평가를 나타냅니다. 이 척도는 다섯 개의 하위 척도-"목표와 지식," "지원," "문제 해결," "피드백/지도적 성찰," 그리고 "진정성"-와 20개의 항목으로 구성됩니다. 각 하위 척도의 항목 수는 다음과 같습니다: "목표와 지식" 하위 척도는 5개의 항목, "지원" 하위 척도는 4개의 항목, "문제 해결" 하위 척도는 5개의 항목, "피드백/지도적 성찰" 하위 척도는 4개의 항목, "진정성 정도" 하위 척도는 2개의 항목을 포함합니다. 두 부분으로 구성된 이 척도는 첫 번째 부분에서 시뮬레이션 애플리케이션에 최상의 시뮬레이션 디자인 요소가 구현되었는지에 대한 학생들의 의견을 측정하고, 두 번째 부분에서는 시뮬레이션 애플리케이션이 학생들에게 중요한 정도를 측정합니다.
중재 후 2주
교수법에 관한 만족도 조사
기간: 중재 후 2주
학생 만족도는 VR 훈련 완료 직후에 평가되어 참가자들의 훈련 경험에 대한 인식을 포착합니다. 높은 점수는 더 큰 만족도를 나타냅니다. 설문조사는 16점에서 80점까지의 척도로 점수가 매겨집니다.
중재 후 2주

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Gazi University

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

  • Hopewell S, Chan A, Collins G S, Hróbjartsson A, Moher D, Schulz K F et al. CONSORT 2025 statement: updated guideline for reporting randomised trials BMJ 2025; 389 :e081123 doi:10.1136/bmj-2024-081123
  • INACSL Standards Committee, Decker, S., Sapp, A., Bibin, L., Chidume, T., Crawford, S. B., Fayyaz, J., Johnson, B. K., & Szydlowski, J. (2025d). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: The Debriefing Process. Clinical Simulation in Nursing, 105, 101775-101775. https://doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101775
  • INACSL Standards Committee, DiGregorio, H., Todd, A., Blackwell, B., Brennan, B. A., Repsha, C., Shelton, C. M., Vaughn, J., Wands, L., Wruble, E., & Yeager, C. (2025c). Healthcare Simulation Standards of Best PracticeⓇ Facilitation. Clinical Simulation in Nursing, https://doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101776
  • INACSL Standards Committee, Watts, P.I, McDermott, D.S., Alinier, G., Charnetski, M., Ludlow, J., Horsley, E., Meakim, C., & Nawathe, P. (2021b). Healthcare Simulation Standards of Best Practice® Simulation Design. Clinical Simulation in Nursing, https://doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.009.
  • INACSL Standards Committee. (2021a). Healthcare Simulation Standard of Best Practice® Prebriefing: Preparation and briefing Persico, Lori et al. Clinical Simulation in Nursing, Volume 105, 101777. https://doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101777 1876-1399
  • INACSL Standards Committee, Persico, L., Wilson-Keates, B., DiGregorio, H., Decker, S., & Xavier, N. (2025a). Preamble: Grounded in Excellence: The Cornerstone Healthcare Simulation Standards of Best Practice®. Clinical Simulation in Nursing, https://doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101774
  • INACSL Standards Committee, Persico, L., Ramakrishnan, S., Wilson-Keates, B., Catena, R., Charnetski, M., Fogg, N., Jones, M. C., Ludlow, J., MacLean, H., Simmons, V. C., Smeltzer, S., & Wilk, A. (2025b). Healthcare Simulation Standard of Best Practice® Prebriefing: Preparation and briefing. Clinical Simulation in Nursing https://doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101777
  • Ackley, B. J., & Ladwig, G. B. (2024). Hemşirelik tanıları el kitabı: Bakım planlamasında kanıta dayalı rehber (Z. Göçmen Baykara, N. Çalışkan, E. Gülnar, E. Sarıtaş, & G. Eyüboğlu, Ed. ve çev., 13. baskı). Ankara: Nobel Tıp Kitabevleri. ISBN:978-625-6448-92-6.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (추정된)

2026년 4월 1일

기본 완료 (추정된)

2026년 4월 1일

연구 완료 (추정된)

2026년 5월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 3월 30일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 4월 4일

처음 게시됨 (실제)

2026년 4월 8일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 4월 8일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 4월 4일

마지막으로 확인됨

2026년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

기타 연구 ID 번호

  • 2025-1069
  • 2025-10282 (기타 보조금/기금 번호: GAZİ UNİVERSİTY SCIENTIFIC RESEARCH PROJECTS COORDINATION UNIT (BAP))

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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