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Enregistrement W4391844707 · doi:10.2196/48566

The Effects of Immersive Virtual Reality–Assisted Experiential Learning on Enhancing Empathy in Undergraduate Health Care Students Toward Older Adults With Cognitive Impairment: Multiple-Methods Study

2024· article· en· W4391844707 sur OpenAlexvenueno aff
Justina Yat Wa Liu, Pui Ying Mak, Kitty Chan, Daphne Sze Ki Cheung, Kin Cheung, Kenneth N. K. Fong, Patrick Pui Kin Kor, Timothy Lai, Tulio Maximo

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyThematic analysisExperiential learningPsychologyFocus groupDescriptive statisticsHealth careCognitionApplied psychologyMedical educationClinical psychologyNursingQualitative researchMedicineSocial psychologyPedagogyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immersive virtual reality (IVR)-assisted experiential learning has the potential to foster empathy among undergraduate health care students toward older adults with cognitive impairment by facilitating a sense of embodiment. However, the extent of its effectiveness, including enhancing students' learning experiences and achieving intended learning outcomes, remains underexplored. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the impacts of IVR-assisted experiential learning on the empathy of undergraduate health care students toward older people with cognitive impairment as the primary outcome (objective 1) and on their learning experience (objective 2) and their attainment of learning outcomes as the secondary outcomes (objective 3). METHODS: A multiple-methods design was used, which included surveys, focus groups, and a review of the students' group assignments. Survey data were summarized using descriptive statistics, whereas paired 2-tailed t tests were used to evaluate differences in empathy scores before and after the 2-hour IVR tutorial (objective 1). Focus groups were conducted to evaluate the impacts of IVR-assisted experiential learning on the empathy of undergraduate health care students toward older people with cognitive impairment (objective 1). Descriptive statistics obtained from surveys and thematic analyses of focus groups were used to explore the students' learning experiences (objective 2). Thematic analysis of group assignments was conducted to identify learning outcomes (objective 3). RESULTS: A total of 367 undergraduate nursing and occupational therapy students were recruited via convenience sampling. There was a significant increase in the students' empathy scores, measured using the Kiersma-Chen Empathy Scale, from 78.06 (SD 7.72) before to 81.17 (SD 8.93) after (P<.001). Students expressed high satisfaction with the IVR learning innovation, with a high satisfaction mean score of 20.68 (SD 2.55) and a high self-confidence mean score of 32.04 (SD 3.52) on the Student Satisfaction and Self-Confidence scale. Students exhibited a good sense of presence in the IVR learning environment, as reflected in the scores for adaptation (41.30, SD 6.03), interface quality (11.36, SD 3.70), involvement (62.00, SD 9.47), and sensory fidelity (31.47, SD 5.23) on the Presence Questionnaire version 2.0. In total, 3 major themes were identified from the focus groups, which involved 23 nursing students: enhanced sympathy toward older adults with cognitive impairment, improved engagement in IVR learning, and confidence in understanding the key concepts through the learning process. These themes supplement and align with the survey results. The analysis of the written assignments revealed that students attained the learning outcomes of understanding the challenges faced by older adults with cognitive impairment, the importance of providing person-centered care, and the need for an age-friendly society. CONCLUSIONS: IVR-assisted experiential learning enhances students' knowledge and empathy in caring for older adults with cognitive impairment. These findings suggest that IVR can be a valuable tool in professional health care education.

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 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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,403 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations36
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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