Development and Contribution of a Serious Game to Improve Nursing Students' Clinical Reasoning in Acute Heart Failure: A Multimethod Study
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.
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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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle