通过虚拟现实教授出生机制

近年来，许多研究表明技术辅助学习是一种新的学习方式（1）；特别是，涉及虚拟现实 (VR) 技术的学习环境已成为教育工作者和学生的强大工具 (3, 4)。 在各个领域都取得了重大进展，使学生能够与虚拟世界互动。 这些技术支持许多最初在基于网络的学习环境中提供的教育活动。 在助产教育中，模拟的使用在过去十年中已成为一种重要的培训方法 (2)。 模拟是一种尽可能接近真实地反映临床情况的方法，使得在临床实践中实际遇到这种情况时更容易理解和管理。 为了确保患者安全，提高学生能力的努力使模拟的使用在卫生专业人员的培训中变得更加广泛 (5)。 在助产教育中使用虚拟现实将使学生能够在进行临床实践之前有效地使用助产实践。 分娩教学是助产教育的基石之一，学生可以通过虚拟现实应用找到临床实践的机会，这将最大限度地减少临床应用错误，并提供对不利情况的早期诊断，例如胎儿先露和胎盘异常可能发生在出生时。

研究类型：该研究是计划作为实验组和对照组的实验性研究。

研究由2部分组成。 在第一部分中，将开发虚拟现实应用程序。 虚拟出生软件将通过服务采购来准备。 为此，研究人员将通过详细记录女性的生理学、阶段、机制和解剖结构来创建算法。

二。 研究的应用将在部门内完成。

第一节：虚拟现实应用的发展

在研究的第一部分，将通过服务采购来准备虚拟分娩软件。 为此，研究人员将通过详细记录女性的生理学、阶段、机制和解剖结构来创建算法。 该算法将根据出生地图册中女性解剖结构的图像和图纸以及出生时互联网上共享的真实图像转移到眼镜上。 如预算表所述，将为虚拟出生软件的开发采购服务。

通过虚拟出生应用程序，

• 了解分娩的生理学和机制，
• 监测分娩进度并了解与正常分娩的偏差，
• 学习正常分娩，
• 它将提供机会查看出生时可能遇到的所有紧急情况，除此之外，这些信息将被记住很长时间。 以此来评价虚拟分娩在助产教育中的有效性。

二。部门：研究应用

在这最后一部分的研究中，研究的应用部分已经开始。 该研究将由 3 个组组成，2 个实验组和一个对照组。 根据以 0.95 次幂计算的 G 次幂分析结果，每组将录取 35 名学生。

研究范围将包括 464 名在 Karabük 大学学习的助产专业学生。

样本将包括 105 名助产学生、35 名对照、35 名实验 I 和 35 名实验 II，作为按 0.95 次方计算的 G 功率分析的结果，在理论上在他们的课程中学习了 4 小时分娩机制的助产学生中正常分娩课程的范围。

第一阶段：三组均经过4小时的理论培训后，采用研究者准备的本研究使用的信息表（DEDBF）作为第一次测试。

第二阶段：对照组不做任何应用，实验组应用计算机辅助和引导的虚拟现实应用，实验Ⅱ组监测无计算机和无引导的虚拟现实应用。

第三阶段：更换DEDBF试题，应用后测。 对照组进行4小时的理论培训后，实验组观看虚拟分娩应用后进行后测。 此外，在这个阶段，“认知负荷量表”和“库存感觉”将在应用后应用于实验组。

第四阶段：三周后，对三组再次应用DEDBF，在回忆和回忆信息中检验虚拟出生应用的有效性。

在申请过程中，实验组和对照组的视频和图像将被拍摄并在论文中以视觉方式发布。

不能参加研究而被随机选为对照组的学生，在研究结束后，还将配发虚拟现实眼镜，让所有学生都能看到虚拟分娩申请，实现平等。

数据收集工具：

数据收集表：拟采用由15个问题组成的表格，其中包括参与者的年龄、婚姻状况、教育状况和家庭类型等特征。

生育行为评估信息量表（DEDBF）：该量表由研究者自行编制，供本论文使用。 为了准备表格，研究人员查阅了最新的文献信息，YÖK 创建的助产核心课程 (EUÇEP)，并准备了包含生理学、阶段和分娩机制项目的 42 个问题信息表格。 信息表中的项目将以可真可假的完整句子的形式呈现给学生，学生将被要求以“真”或“假”的形式回答这些陈述。 总响应时间为 30 分钟。 答对得1分，答错得0分。 信息表中也使用了错误的表达方式，这些项目与其他项目相比被反向编码。 从信息表中取的最低分数为 0 分，最高总分为 42 分。

认知负荷量表：Kılıç 等。 (2004) 将使用适用于土耳其语的“认知负荷量表”(BYÖ)。 它有一个因素和九个点（很少，很少，很少，部分很少，既不多也不少，更多，更多，更多，更多，更多，更多或更多）。 发现原始版本的 Cronbach Alpha 内部一致性系数为 .90 (7). Kılıç 等人。 (2004) 在适应性研究中，发现 Cronbach Alpha 内部一致性系数为 .78。 量表得分最低为1.00，中间为5.00，最高为9.00。 得分低于五分的参与者被评价为“认知超载”，得分高于五分的参与者被评价为“认知超载”。

可用性敏感度量表：该量表在土耳其语中的原始有效性在 2018 年由 Gökoğlu 等人有效。 该比例是在基于虚拟现实的学习环境中测量的。 该量表有 5 个因素（子量表），即参与（因素 1）、凝聚力/周围环境（因素 2）、感官承诺（因素 3）、互动（因素 4）和界面质量（因素 5），由 29 个问题（8 ). 根据探索性因素分析（AFA）和验证性因素分析（CFA），5因素结构解释的总方差为41.197%，量表的信度系数为0.844。

研究数据分析：研究数据分析将使用 IBM SPSS for Mac book 24 版本完成。