数字操纵“Deepfake”技术和不存在事物的可信度；对护理教育的影响
2023年10月31日 更新者：Metin Yildiz、Sakarya University
研究目的：除了传统的教育方法外，根据时代的要求尝试不同的方法来增加兴趣、态度和动机。 我们的研究旨在根据教育吸引力原则来调查护生对课程的态度。 此外，通过深度模拟视频来确定学生的态度。 研究方法：研究计划于2023年3月至2023年6月期间进行。 研究对象包括 Muş Alparslan 大学健康科学学院护理系四年级学生。 在研究中，实验组和对照组是通过随机化确定的。 研究样本由所有志愿者学生组成。 实验组由n：40名参与者组成，对照组由n：40名参与者组成。 为了保证研究的同质性，注意不同分支属于同一班级。 为了确保观察者之间的一致性，它是在同一位讲师主持的课程中进行的。
该研究是按照 CONSORT 图进行的。 数据收集是在线进行的。 参与者回答了有关社会人口特征和量表项目的问题。 参与者回答问题大约需要15分钟。 对照组进行后测，不进行任何干预。 实验组每周接受深度模拟视频的培训和监控。 使用 IBM SPSS Statistics 23 程序对数据进行评估。
研究概览
详细说明
研究中使用的数据收集工具：
数据收集工具
- 介绍性信息表：它包含有关学生人口统计特征的问题。
- 教学材料动机量表 (TMMÖ) 由 Keller (2010) 开发，并由 Dinçer 等人改编成土耳其语。 （2016），教学材料动机量表（TMMÖ）是为了衡量教材对学生动机的影响而开发的。 量表的原始语言是英语。 在凯勒最初的经前综合症量表中，有些项目被设计为积极的，有些项目被设计为消极的。 因此，量表的第3、7、12、15、19、22、26、29、31和34项（共10项）为负；其他项目都是积极的。 ÖMMÖ 量表是李克特型量表，由 36 个项目组成。 学生将根据 1（不正确）到 5（非常正确）对量表上的每个项目进行评分。 因此，该量表的最低分是 36 分，最高分是 180 分。 在可靠性分析中，发现可靠性系数（Cronbach Alpha值）为0.92。
- 课程兴趣量表：学生兴趣；课程兴趣量表是为了评价其与学习动机、有效学习、课程参与程度等变量的关系而开发的，是由16个项目和两个子维度（情感）组成的5点李克特式测量工具。和认知兴趣）。 该研究由 Akın 等人改编。 （2015）。 （“1”强烈不同意，“2”不同意，“3”中立，“4”同意，“5”完全同意）。 量表中没有反向编码的项目。 情感兴趣子维度的最高分和最低分分别为45分和9分； 35和7为认知兴趣子维度。 分析结果是，获得了因子载荷范围在 0.73 到 0.90 之间的二维结构。 该量表的情感兴趣子维度由9个项目组成，认知兴趣子维度由7个项目组成。 该量表的 Cronbach's alpha 内部一致性信度系数为 0.95 情感兴趣子维度为 0.88，认知兴趣子维度为 0.88。
- 学习态度量表：由 Çetin 等人开发的量表。是为了确定学生的态度而制定的。 根据所有有效性和可靠性分析的结果，ÖYTÖ 总共包含 34 个项目。 在这些量表项目中，25 个为正值，9 个为负值。 该量表采用李克特五点评分法，分别为“完全同意”、“很大程度上同意”、“部分同意”、“我不同意”、“完全不同意”。 从量表中可以获得的最高态度分数为 170，最低态度分数为 34。 量表中的 9 个负面项目被反向评分。 整个量表的 Cronbach Alpha 内部一致性系数为 0.94。
研究遵循的路径：
第1周：随机分配分支第1周：进行实验组和对照组预测试第6周：在最后一次训练后进行后测试
研究类型
介入性
注册 (实际的)
80
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Sakarya、火鸡、54000
- Sakarya University
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
Muş Alparslan 大学健康科学学院护理系四年级学生 18 岁及以上 志愿者
排除标准：
不是四年级护理学生，不是志愿者
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：预防
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：深假组
实验组每周接受深度假视频的训练和监控，持续 6 周。
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“deep”和“fake”这两个词的组合在深度学习文献中被称为“deepfake”。
Deepfakes 最近因从政治家到著名电影明星等许多人的令人震惊的图像和录音而变得更加广为人知，通常是超现实的视频，其中人的面孔和声音未经许可被其他人的面孔和声音使用，并且以数字方式进行操纵。
Deepfakes 依靠神经网络分析大量数据样本来学习模仿一个人的面部表情、举止、声音和语气。
该过程涉及提供深度学习算法来交换两个人或面部的图像。
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无干预：控制组
对照组在研究前进行预测试，在研究结束时进行后测试，不进行任何干预。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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教材动机量表
大体时间：在 6 周结束时进行评估。
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教材动机量表 教材动机 教材动机量表：它的开发是为了衡量教材对学生动机的影响。
该量表为李克特式 5 点量表，共 36 个条目。
学生将从 1（不正确）到 5（非常正确）对量表中的每个项目进行评分。
因此，量表的最低分数为 36，最高分数为 180。
量表上分数的增加表明动机的增加。
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在 6 周结束时进行评估。
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课程兴趣量表
大体时间：6周结束时进行评估
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学生兴趣量表；班级兴趣量表由（Mazer，2013）为了评估其与学习动机、有效学习和课堂参与程度等变量的关系而开发，是一种 5 点李克特式测量工具，由 16 个项目和两个子维度（情感和认知兴趣）。
et al (2015)（“1”强烈不同意，“2”不同意，“3”未定，“4”同意，“5”完全同意）。
秤中没有反向编码的项目。
量表的情感兴趣子维度由9个项目组成，认知兴趣子维度由7个项目组成。
随着量表分数的增加，兴趣也会增加。
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6周结束时进行评估
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学习态度量表
大体时间：6周结束时进行评估
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学习态度量表：学习态度量表：由 Çetin 等人开发的量表。是为了确定学生的态度而制定的。
所有效度和信度分析的结果，总共有34个项目。
在这些量表项目中，25 个为正值，9 个为负值。
李克特五点量表为“完全同意”、“非常同意”、“部分同意”、“不同意”、“非常不同意”。
从量表中可以获得的最高态度分数为 170，最低态度分数为 34。
随着态度分数的增加，积极态度也会增加。
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6周结束时进行评估
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 研究主任：Sakarya University、Sakarya University
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2023年3月1日
初级完成 (实际的)
2023年6月1日
研究完成 (实际的)
2023年10月1日
研究注册日期
首次提交
2023年10月31日
首先提交符合 QC 标准的
2023年10月31日
首次发布 (实际的)
2023年11月7日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年11月7日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年10月31日
最后验证
2023年10月1日
更多信息
与本研究相关的术语
关键字
其他研究编号
- SakaryaU-metinyildiz-005
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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