Virtual ER, a Serious Game for Interprofessional Education to Enhance Teamwork in Medical and Nursing Undergraduates: Development and Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».