人工智能支持的虚拟现实模拟对护理学生整体护理技能的影响 (AI-VRS)
2026年4月4日 更新者：Nurcan Çalışkan、Gazi University
人工智能支持的虚拟现实模拟对护生整体护理技能的影响
本研究旨在评估人工智能（AI）支持的虚拟现实（VR）模拟对护理学生整体护理技能的影响。
本研究是一项随机对照试验，涉及四年级护理学生，分为实验组和对照组。
实验组将接受AI支持的VR模拟培训，而对照组将接受传统的案例培训。
评估结果包括决策能力、症状识别、护理诊断、模拟设计以及对培训方法的满意度。
研究概览
详细说明
本研究将评估人工智能支持的虚拟现实（VR）模拟对护理学生整体护理技能的影响。 该研究设计为前后测、平行组、随机对照试验，涉及80名四年级护理学生（实验组40名，对照组40名）。 符合条件的参与者将在开始时填写人口统计表和墨尔本决策量表。 参与者将根据总体学术平均绩点和既往VR经验进行分层，并由独立统计师随机分配到各组。
干预组接受人工智能支持的VR模拟培训，而对照组将使用相同的案例场景接受传统案例培训，以确保可比性。 培训案例和评估案例以及评估标准都将基于专家共识制定。
干预后两周，两组都将完成案例研究评估。 数据收集将包括墨尔本决策量表、护理诊断和症状识别结果以及满意度测量。 统计师将保持盲态，并根据数据分布应用适当的统计检验。
研究类型
介入性
注册 (估计的)
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。
学习联系方式
- 姓名：Nurcan Çalışkan, Prof., PhD
- 电话号码：+90 312 216 2653
- 邮箱：nurcany@gazi.edu.tr
研究联系人备份
- 姓名：Özlem Tikit, Research Assistant, PhD student
- 电话号码：+90 0554 756 58 04
- 邮箱：ozlemtikit@gazi.edu.tr
学习地点
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Ankara、土耳其（türkiye）、06500
- Gazi University Nursing Faculty
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接触：
- Özlem Tikit, Research Assistant, PhD student
- 电话号码：+90 0554 756 58 04
- 邮箱：ozlemtikit@gazi.edu.tr
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接触：
- Nurcan Çalışkan, Prof., PhD
- 电话号码：+0312 216 26 53
- 邮箱：nurcany@gazi.edu.tr
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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
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
描述
纳入标准：
- 自愿参与研究，
- 首次注册健康科学学院护理系HEM 402专业实践I和HEM 404专业实践II课程，
- 无影响深度感知的眼部疾病，如弱视（懒惰眼）、屈光参差（两眼屈光度不同）和斜视。（接受自我报告。）
- 学业成绩分数在2.00至4.00之间。
排除标准：
- 除本科护理学位外，已接受过整体护理技能培训，
- 有专注于整体护理技能的虚拟模拟练习经验，
- 持有健康相关领域的高中、预科或本科学位，
- 难以理解和说土耳其语，
研究排除标准：
- 参与者未完成或未完全完成所需表格和量表，
- 实验组参与者未参与或未完成AI支持的虚拟现实模拟，
- 对照组学生未参与教育案例研究，
- 实验组和对照组学生未参与评估案例研究，
- 参与者希望退出研究。
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：其他
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：AI-VRS
在研究开始时，参与者将被要求填写一份人口统计学问卷和墨尔本决策量表。
然后，将根据他们的总体学术平均绩点和使用虚拟现实（VR）头显的经验将他们分配到研究组中。
在干预前，参与者将获得一份干预前信息指南。
实验组将使用一个AI支持的VR模拟进行培训，该模拟旨在帮助采集患者病史、识别症状并确定护理诊断。
培训两周后，与对照组同时，他们将进行一个评估案例研究，在该研究中，他们必须独立分析案例，在没有讲师支持的情况下，识别护理诊断和症状。
随后，他们将完成墨尔本决策量表、模拟设计量表以及一份关于培训方法的满意度问卷。
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该干预措施包含一项AI支持的虚拟现实（VR）模拟，旨在提升护生的整体护理技能。
参与者通过与虚拟患者互动，进行病史采集、症状识别，并在整体护理（生理、心理、社会及精神）的各个维度上制定护理诊断。
该模拟使用Meta Quest 3 VR头显设备进行，并整合人工智能技术，以提供动态、响应的患者互动体验。
干预内容包括结构化的模拟场景，采用高保真图形和交互式决策流程，以支持技能习得。
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其他：对照
在基线阶段，参与者将完成一份人口统计学问卷和墨尔本决策量表。随后，将根据平均学分绩点和虚拟现实头戴设备使用经验，采用分层随机化方法将参与者分配到研究组。 对照组将接受基于书面临床场景的传统案例培训。培训结束后，将观察两周的间隔期。在此期间后，对照组和实验组将同时完成一项评估案例。在评估过程中，参与者需独立分析案例，识别患者症状，并在无导师支持的情况下制定适当的护理诊断。 完成评估后，参与者将再次填写墨尔本决策量表作为后测测量。 |
该干预包括通过演示和问答讨论进行的传统案例培训。
参与者将分析案例场景并接收讲师的反馈。
这种方法提供了不使用VR技术的实践学习体验。
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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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整体护理框架下的护理诊断与症状识别
大体时间：干预后2周（评估案例研究）
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参与者正确识别患者症状并制定适当护理诊断的能力将使用结构化评估表进行评估。
除总体准确性外，表现还将根据是否包含整体护理的多个维度（生理、心理、社会和精神）进行评估。
得分越高表明护理诊断准确性越高，整体护理评估越全面。
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干预后2周（评估案例研究）
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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墨尔本决策量表
大体时间：基线（干预前）和干预后2周（评估案例研究）
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用于评估决策技能的变化。
分数越高表示决策表现越好。墨尔本决策量表包含两个部分。
MKVÖ I：该量表旨在评估决策中的自尊（自信心）。
量表最高分为12分。高分表示决策中具有较高的自尊。
MKVÖ II：该量表衡量决策风格。
在MKVÖ II的评分中，使用以下分数范围：谨慎型（0-12分）、回避型（0-12分）、拖延型（0-10分）和恐慌型（0-10分）。
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基线（干预前）和干预后2周（评估案例研究）
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模拟设计规模
大体时间：干预后2周
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使用模拟设计量表评估参与者对模拟设计的感知。
得分越高表示评价越积极。
该量表包含五个子量表——“目标与知识”、“支持”、“问题解决”、“反馈/引导反思”和“真实性”——以及二十个项目。
各子量表项目数量如下：“目标与知识”子量表有5个项目，“支持”子量表有4个项目，“问题解决”子量表有5个项目，“反馈/引导反思”子量表有4个项目，“真实性程度”子量表有2个项目。
该量表分为两个部分实施：第一部分测量学生对模拟应用中是否实施了最佳模拟设计元素的看法，第二部分测量学生对模拟应用重要程度的看法。
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干预后2周
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关于教学方法的满意度调查
大体时间：干预后2周
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学生满意度将在完成VR培训后立即评估，以了解参与者对培训体验的看法。
分数越高表示满意度越高。该调查采用16至80分的评分标准。
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干预后2周
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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。
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
一般刊物
- 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.
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 (估计的)
2026年4月1日
初级完成 (估计的)
2026年4月1日
研究完成 (估计的)
2026年5月1日
研究注册日期
首次提交
2026年3月30日
首先提交符合 QC 标准的
2026年4月4日
首次发布 (实际的)
2026年4月8日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年4月8日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年4月4日
最后验证
2026年3月1日
更多信息
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