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Enregistrement W4310704341 · doi:10.2196/35712

Software-Based Simulation on a 3D Environment for Vaccination Teaching and Learning: Design Science Research

2022· article· en· W4310704341 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel Bueno Domingueti, Dárlinton Barbosa Feres Carvalho, Diego Roberto Colombo Dias, Valéria Conceição de Oliveira

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth Education and Validation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityArtifact (error)Computer scienceDelphi methodTechnology acceptance modelSoftwareInstructional simulationEngineering managementHuman–computer interactionKnowledge managementEngineeringVirtual realityArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Student training requires specific laboratories for vaccination practice, which are usually limited, and even professionals' continuing education regularly lacks proper care. Thus, new methodologies, concepts, and technologies, such as software-based simulations, are in highly demand. OBJECTIVE: This work aims to develop a 3D virtual environment to support teaching activities in the vaccination room. The software-based simulation must contribute positively to teaching considering a variable set of scenarios. METHODS: We applied the design science research method to guide the work. First, the concepts and opportunities were raised, which we used to build the simulation (ie, the proposed technological artifact). The development was assisted by a specialist, in which we sought to create a vaccination room according to Brazilian standards. The artifact evaluation was achieved in 2 stages: (1) an evaluation to validate the design with experts through the Delphi method; and (2) a field evaluation with nursing students to validate aspects of usability (System Usability Scale [SUS]) and technology acceptance and use (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology version 2). RESULTS: We built the simulation software using the Unity game engine. An additional module was also developed to create simulation scenarios and view the students' performance reports. The design evaluation showed that the proposed solution is adequate. Students' evaluations confirm good usability (SUS score of 81.4), besides highlighting Performance Expectation as the most positively influential factor of Behavioral Intention. Effort Expectancy is positively affected by younger users. Both evaluation audiences cited the high relevance of the proposed artifact for teaching. Points for improvement are also reported. CONCLUSIONS: The research accomplished its goal of creating a software-based simulation to support teaching scenarios in the vaccination room. The evaluations still reveal desirable improvements and user behavior toward this kind of technological artifact.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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