MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310332931 · doi:10.2196/38988

An Analysis of Priorities in Developing Virtual Reality Programs for Core Nursing Skills: Cross-sectional Descriptive Study Using the Borich Needs Assessment Model and Locus for Focus Model

2022· article· en· W4310332931 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducation and Learning Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWonkwang University
Mots-clésFocus groupDescriptive statisticsVirtual realityNursingPandemicMedical educationMedicinePerceptionPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Computer scienceDiseasePathologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are limitations to conducting face-to-face classes following the recent COVID-19 pandemic. Web-based education is no longer a temporary form of teaching and learning during unusual events, such as pandemics, but has proven to be necessary to uphold in parallel with offline education in the future. Therefore, it is necessary to scientifically organize the priorities of a learner needs analysis by systematically and rationally investigating and analyzing the needs of learners for the development of virtual reality (VR) programs for core nursing skills (CNS). OBJECTIVE: This study aimed to identify the priorities of learners' needs for the development of VR programs for CNS using the Locus for Focus Model and Borich need assessment model. METHODS: The participants included nursing students in South Korea who were in their second year or higher and had taken courses in fundamental nursing or CNS-related classes. The survey took place from May 20 to June 25, 2021. A total of 337 completed questionnaires were collected. Of these, 222 were used to conduct the final analysis. The self-report questionnaire consisted of 3 parts: perception of VR programs, demand for developing VR programs, and general characteristics. The general characteristics of the participants were analyzed using descriptive statistics. To determine the priority of the demand for developing VR programs for CNS, the Locus for Focus Model and the Borich priority formula were used. RESULTS: In all, 7 skills were identified as being of the top priority for development, including intramuscular injection, intradermal injection, tube feeding, enema, postoperative care, supplying oxygen via nasal cannula, and endotracheal suction. CONCLUSIONS: The analysis showed that nursing students generally needed and prioritized the development of VR programs for the nursing skills involving invasive procedures. The results of this study are intended to help in various practical education classes using VR programs in nursing departments, which are currently facing difficulties in teaching CNS on the web owing to COVID-19.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,335 · 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