Development and Contribution of a Serious Game to Improve Nursing Students' Clinical Reasoning in Acute Heart Failure: A Multimethod Study
Notice bibliographique
Résumé
Clinical reasoning is essential for nurses and nursing students to recognize and intervene when hospitalized patients present acute heart failure. Serious games are digital educational interventions that could foster the development of clinical reasoning through an engaging and intrinsically motivating learning experience. However, elements from a playful approach (eg, rewards, narrative elements) are often absent or poorly integrated in existing serious games, which may limit their contribution to learning. Thus, we developed and studied the contribution of a novel serious game on nursing students' engagement, intrinsic motivation, and clinical reasoning in the context of acute heart failure. We adopted a multimethod design and randomized 28 participants to receive two serious game prototypes in a different sequence, one that fully integrated elements of a playful approach (SIGN@L-A) and one that offered only objectives, feedback, and a functional aesthetic (SIGN@L-B). Through self-reported questionnaires, participants reported higher levels of engagement and intrinsic motivation after using SIGN@L-A. However, negligible differences in clinical reasoning scores were found after using each serious game prototype. During interviews, participants reported on the contribution of design elements to their learning. Quantitative findings should be replicated in larger samples. Qualitative findings may guide the development of future serious games.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».