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Enregistrement W4285391021 · doi:10.2196/35269

Virtual ER, a Serious Game for Interprofessional Education to Enhance Teamwork in Medical and Nursing Undergraduates: Development and Evaluation Study

2022· article· en· W4285391021 sur OpenAlexvenueno aff
Janet Yuen Ha Wong, Joanna Ko, Sujin Nam, T Kwok, Sheila Lam, Jessica Cheuk, Maggie Mee Kie Chan, Veronica Suk Fun Lam, Gordon Tin Chun Wong, Zoe L H Ng, Abraham Ka Chung Wai

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeamworkDebriefingMedical educationPsychologyVirtual learning environmentNursingMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Engaging students in interprofessional education for higher order thinking and collaborative problem-solving skills is challenging. This study reports the development of Virtual ER, a serious game played on a virtual platform, and how it can be an innovative way for delivering interprofessional education to medical and nursing undergraduates. OBJECTIVE: We report the development of a serious online game, Virtual ER, and evaluate its effect on teamwork enhancement and clinical competence. We also explore if Virtual ER can be an effective pedagogical tool to engage medical and nursing students with different learning styles. METHODS: Virtual ER is a custom-made, learning outcome-driven, case-based web app. We developed a game performance scoring system with specific mechanisms to enhance serious gaming elements. Sixty-two students were recruited from our medical and nursing programs. They played the games in teams of 4 or 5, followed by an instructor-led debriefing for concept consolidation. Teamwork attitudes, as measured by the Human Factors Attitude Survey, were compared before and after the game. Learning style was measured with a modified Honey and Mumford learning style questionnaire. RESULTS: Students were satisfied with Virtual ER (mean satisfaction score 5.44, SD 0.95, of a possible 7). Overall, Virtual ER enhanced teamwork attitude by 3.02 points (95% CI 1.15-4.88, P=.002). Students with higher scores as activists (estimate 9.09, 95% CI 5.17-13.02, P<.001) and pragmatists (estimate 5.69, 95% CI 1.18-10.20, P=.01) had a significantly higher degree of teamwork attitude enhancement, while students with higher scores as theorists and reflectors did not demonstrate significant changes. However, there was no difference in game performance scores between students with different learning styles. CONCLUSIONS: There was considerable teamwork enhancement after playing Virtual ER for interprofessional education, in particular for students who had activist or pragmatist learning styles. Serious online games have potential in interprofessional education for the development of 21st century life skills. Our findings also suggest that Virtual ER for interprofessional education delivery could be expanded locally and globally.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,400 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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