Technology Acceptance and Authenticity in Interactive Simulation: Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Remote and virtual simulations have gained prevalence during the COVID-19 pandemic as institutions maintain social distancing measures. Because of the challenges of cost, flexibility, and feasibility in traditional mannequin simulation, many health care educators have used videos as a remote simulation modality; however, videos provide minimal interactivity. OBJECTIVE: In this study, we aimed to evaluate the role of interactivity in students' simulation experiences. We analyzed students' perceptions of technology acceptance and authenticity in interactive and noninteractive simulations. METHODS: Undergraduate nursing students participated in interactive and noninteractive simulations. The interactive simulation was conducted using interactive video simulation software that we developed, and the noninteractive simulation consisted of passively playing a video of the simulation. After each simulation, the students completed a 10-item technology acceptance questionnaire and 6-item authenticity questionnaire. The data were analyzed using the Wilcoxon signed-rank test. In addition, we performed an exploratory analysis to compare technology acceptance and authenticity in interactive local and remote simulations using the Mann-Whitney U test. RESULTS: Data from 29 students were included in this study. Statistically significant differences were found between interactive and noninteractive simulations for overall technology acceptance (P<.001) and authenticity (P<.001). Analysis of the individual questionnaire items showed statistical significance for 3 out of the 10 technology acceptance items (P=.002, P=.002, and P=.004) and 5 out of the 6 authenticity items (P<.001, P<.001, P=.001, P=.003, and P=.005). The interactive simulation scored higher than the noninteractive simulation in all the statistically significant comparisons. Our exploratory analysis revealed that local simulation may promote greater perceptions of technology acceptance (P=.007) and authenticity (P=.027) than remote simulation. CONCLUSIONS: Students' perceptions of technology acceptance and authenticity were greater in interactive simulation than in noninteractive simulation. These results support the importance of interactivity in students' simulation experiences, especially in remote or virtual simulations in which students' involvement may be less active.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».