Design of a Virtual Reality Interactive Training System for Public Health Emergency Preparedness for Major Emerging Infectious Diseases: Theory and Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sufficient public health emergency preparedness (PHEP) is the key factor in effectively responding to and recovering from major emerging infectious diseases (MEIDs). However, in the face of MEIDs, PHEP is insufficient, so it is necessary to improve PHEP. The rapid development of virtual reality and human-computer interaction provides unprecedented opportunities for innovative educational methods. OBJECTIVE: This study designed a virtual reality interactive training system (VRITS) to provide an effective path for improving PHEP in the context of MEIDs so that the public can effectively respond to and recover from MEIDs. METHODS: This study used interactive narrative, situated learning and human-computer interaction theories as a theoretical framework to guide the design of the system. We used the literature research method and the Delphi method; consulted multidisciplinary experts, such as infectious diseases, disease control, psychology, and public health personnel, to determine the educational content framework; and set up an interdisciplinary team to construct an operating system framework for the VRITS. RESULTS: We named the VRITS "People's War Against Pandemic." The educational content framework includes 20 knowledge, emotion, and behavior skills in 5 aspects (cooperating with prevention and control work, improving emergency response ability, guaranteeing supplies and equipment, preparing economic resources, and maintaining physical and mental health). The operating system framework includes virtual interactive training, knowledge corner, intelligent evaluation, and community forum modules, and the core module is the virtual interactive training module. In this module, users control virtual characters to move in various scenes, and then identify and analyze the controllability and harmfulness of the evolving pandemic and select the correct prevention and control strategy to avoid infecting themselves and others. CONCLUSIONS: The development and sharing of the multidisciplinary theoretical framework adopted by People's War Against Pandemic can help us clarify the design ideas and assumptions of the VRITS; predict training results; understand the ability of training to change emergency knowledge, emergency emotion, and behavioral responses to MEIDs; and promote the development of more effective training systems based on virtual reality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».