Ensinar o mecanismo de nascimento por realidade virtual

Nos últimos anos, muitos estudos mostraram que a aprendizagem assistida por tecnologia é uma nova abordagem de aprendizagem (1); Em particular, ambientes de aprendizagem envolvendo técnicas de realidade virtual (VR) tornaram-se uma ferramenta poderosa para educadores e alunos (3, 4). Progressos significativos foram feitos em vários campos, permitindo que os alunos interajam com o mundo virtual. Essas tecnologias suportam muitas atividades educacionais originalmente oferecidas em ambientes de aprendizagem baseados na web. Na educação em obstetrícia, o uso da simulação tornou-se um importante método de treinamento na última década (2). A simulação é um método que reflete uma situação clínica o mais próximo possível da realidade, facilitando a compreensão e o manejo quando essa situação é realmente encontrada na prática clínica. Garantindo a segurança do paciente, os esforços para aumentar a competência dos alunos permitiram que o uso da simulação se tornasse mais difundido na formação dos profissionais de saúde (5). O uso da realidade virtual na educação em obstetrícia permitirá que os alunos usem as práticas de obstetrícia de maneira eficaz antes de irem para a prática clínica. O ensino do parto, que é um dos pilares da formação em obstetrícia e onde as alunas encontram a oportunidade de praticar clinicamente, com aplicação de realidade virtual, minimizará erros de aplicação clínica e proporcionará diagnóstico precoce de condições adversas como apresentação fetal e anomalias placentárias que pode ocorrer no nascimento.

Tipo do estudo: O estudo é um estudo experimental planejado como um grupo experimental e de controle.

A pesquisa consiste em 2 partes. Na Parte I, será desenvolvida a Aplicação de Realidade Virtual. O software de parto virtual será preparado por meio de aquisição de serviços. Para isso, algoritmos serão criados pelos pesquisadores escrevendo detalhadamente a fisiologia, as fases, o mecanismo e a anatomia da mulher.

II. A aplicação da pesquisa será feita no próprio departamento.

SEÇÃO I: Desenvolvimento de Aplicativo de Realidade Virtual

Na 1ª parte da pesquisa, será elaborado um software de parto virtual por meio de contratação de serviços. Para isso, algoritmos serão criados pelos pesquisadores escrevendo detalhadamente a fisiologia, as fases, o mecanismo e a anatomia da mulher. Esse algoritmo será transferido para os óculos com base nas imagens e desenhos da anatomia da mulher dos atlas de parto e nas imagens reais compartilhadas na internet no momento do parto. Conforme informado no formulário de orçamento, serão contratados serviços para o desenvolvimento do software de parto virtual.

Com o aplicativo de parto virtual,

• Para aprender a fisiologia e o mecanismo do nascimento,
• Para monitorar o progresso do parto e entender os desvios do normal,
• Aprendendo parto normal,
• Oferecerá a oportunidade de ver todas as emergências que podem ocorrer no parto e, além dessas, as informações serão lembradas por muito tempo. Desta forma, será avaliada a eficácia do parto virtual na educação em obstetrícia.

II. Departamento: Aplicação da Pesquisa

Nesta última parte da pesquisa, foi iniciada a parte de aplicação da pesquisa. A pesquisa será composta por 3 grupos, 2 grupos experimentais e um grupo controle. 35 alunos serão admitidos em cada grupo como resultado da análise do poder G calculado com poder de 0,95.

O universo da pesquisa será composto por 464 estudantes de Obstetrícia que estudam na Universidade de Karabük.

A amostra será composta por 105 alunas de obstetrícia, sendo 35 de controle, 35 do experimento I e 35 do experimento II, como resultado da análise do G-power calculado por potência de 0,95, entre as alunas de obstetrícia que levaram o mecanismo de parto 4 horas teoricamente em seu currículo dentro do abrangência da aula de parto normal.

Na primeira etapa: após 4 horas de treinamento teórico para as três turmas, será aplicado como primeiro teste o formulário de informações (DEDBF) a ser elaborado pelos pesquisadores para ser utilizado nesta pesquisa.

Na segunda etapa: Não haverá aplicação para o grupo controle, aplicação de realidade virtual assistida por computador e guiada será aplicada ao grupo experimental, e aplicação virtual não guiada e computadorizada será monitorada para o grupo experimental II.

Na terceira etapa: as questões do DEDBF serão substituídas e os pós-testes serão aplicados. Após o treinamento teórico de 4 horas para o grupo controle, será feito o pós-teste após a visualização do aplicativo de parto virtual nos grupos experimentais. Ainda, nesta etapa, serão aplicados aos grupos experimentais a "Escala de Carga Cognitiva" e "Sensação de Inventário" após a aplicação.

Na quarta etapa: Após três semanas, o DEDBF será aplicado novamente aos três grupos, e a eficácia da aplicação do parto virtual será examinada na recordação e recordação das informações.

Durante as aplicações, vídeos e imagens de grupos experimentais e de controle serão capturados e publicados visualmente na tese.

Os alunos que não puderam participar do estudo e foram selecionados como grupo de controle na randomização também receberão óculos de realidade virtual após o estudo, para que todos os alunos vejam o aplicativo de parto virtual e a igualdade seja alcançada.

Ferramentas de coleta de dados:

Formulário de coleta de dados: Prevê-se a aplicação de um formulário composto por 15 questões, que contemplam as características dos participantes como idade, estado civil, escolaridade e tipo de família.

Birth Action Assessment Information Scale (DEDBF): A escala será elaborada pelos próprios pesquisadores para uso nesta tese. Para a preparação do formulário, as informações mais recentes da literatura foram revisadas pelos pesquisadores, o currículo básico de obstetrícia (EUÇEP) criado por YÖK e um formulário de informações de 42 perguntas contendo itens sobre fisiologia, estágios e mecanismo de parto foi preparado. Os itens do formulário de informações serão apresentados aos alunos na forma de uma frase completa que pode ser verdadeira ou falsa, e os alunos serão solicitados a responder a essas afirmações como "Verdadeiro" ou "Falso". O tempo total de resposta é de 30 minutos. As respostas corretas serão avaliadas como 1 ponto, as respostas erradas serão avaliadas como 0 pontos. Expressões erradas também foram utilizadas no formulário de informações, e esses itens foram codificados de forma inversa em relação aos demais. A pontuação mais baixa a ser obtida do formulário de informações é 0 e a pontuação total mais alta é 42.

Escala de Carga Cognitiva: Kılıç et al. (2004) "Cognitive Load Scale" (BYÖ) adaptado para turco será usado. Possui fator único e nove pontos (muito pouco, muito pouco, pouco, parcialmente pouco, nem mais nem menos, mais, mais, mais, mais, mais, mais ou mais). O coeficiente de consistência interna Alfa de Cronbach da versão original foi de 0,90 (7). Kilıç et al. (2004) no estudo de adaptação, o coeficiente de consistência interna Alfa de Cronbach foi encontrado como 0,78. O ponto mais baixo das pontuações obtidas na escala é 1,00, o ponto médio é 5,00 e o ponto mais alto é 9,00. Os participantes com pontuação inferior a cinco pontos foram avaliados como "sobrecarregados cognitivamente" e os participantes com pontuação superior a cinco pontos foram avaliados como "sobrecarregados cognitivamente".

Escala de Sensibilidade de Disponibilidade: É a escala cuja validade original em turco foi válida em 2018 por Gökoğlu et al. A escala é medida em ambientes de aprendizagem baseados em realidade virtual. A escala é composta por 5 fatores (subescala), nomeadamente Participação (Fator 1), Coesão/Envolvente (Fator 2), Compromisso Sensorial (Fator 3), Interação (Fator 4) e Qualidade da Interface (Fator 5) e é composta por 29 questões (8 ). De acordo com a análise fatorial exploratória (AFA) e análise fatorial confirmatória (CFA), a variância total explicada pela estrutura de 5 fatores foi de 41,197% e o coeficiente de confiabilidade da escala foi de 0,844.

Análise de dados da pesquisa: A análise dos dados do estudo será feita usando o IBM SPSS for Mac book 24 versão.