Multidisciplinary Design–Based Multimodal Virtual Reality Simulation in Nursing Education: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic underscored the necessity for innovative educational methods in nursing. Our study takes a unique approach using a multidisciplinary simulation design, which offers a systematic and comprehensive strategy for developing virtual reality (VR) simulations in nursing education. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop VR simulation content for a pediatric nursing module based on a multidisciplinary simulation design and to evaluate its feasibility for nursing education. METHODS: This study used a 1-group, posttest-only design. VR content for pediatric nursing practice was developed by integrating the technological characteristics of a multimodal VR system with the learning elements of traditional nursing simulation, combining various disciplines, including education, engineering, and nursing. A user test was conducted with 12 nursing graduates (preservice nurses) followed by post hoc surveys (assessing presence, VR systems, VR sickness, and simulation satisfaction) and in-depth, one-on-one interviews. RESULTS: User tests showed mean scores of 4.01 (SD 1.43) for presence, 4.91 (SD 0.81) for the VR system, 0.64 (SD 0.35) for VR sickness, and 5.00 (SD 1.00) for simulation satisfaction. In-depth interviews revealed that the main strengths of the immersive VR simulation for pediatric pneumonia nursing were effective visualization and direct experience through hands-on manipulation; the drawback was keyword-based voice interaction. To improve VR simulation quality, participants suggested increasing the number of nursing techniques and refining them in more detail. CONCLUSIONS: This VR simulation content for a pediatric nursing practice using a multidisciplinary educational design model was confirmed to have positive educational potential. Further research is needed to confirm the specific learning effects of immersive nursing content based on multidisciplinary design models.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».