Advancing nursing education through wearable electronic devices: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the incorporation of wearable electronic devices in the education of undergraduate nursing students. BACKGROUND: The advancement of technology has influenced nursing education and will continue to do so in the future. Wearable technologies are electronic devices that can be worn as an accessory and expand the possibilities in nursing education with increased engagement in the learning process. DESIGN: A scoping review was conducted following JBI and reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) guidelines. METHODS: The search was performed on August 25th, 2023, in the databases: MEDLINE via PubMed, ISI Web of Science, ERIC, EBSCOhost CINAHL, EBSCOhost Academic Search Premier, EBSCOhost Health Source Nursing, EMBASE, Scopus, BVShost LILACS and ProQuest. Literature that examined the application of wearable electronic devices in the education of undergraduate nursing students was included. RESULTS: This scoping review study included a total of 21 records published between 2014 and 2023. The analysis showed that smart glasses are the most common wearable electronic device used in nursing education, followed by smartwatches. The devices provide an opportunity for competencies development, especially when applied in the simulation environment, such as physical examination and medication administration. Wearable technologies are potentially useful and feasible as learning tools in nursing education, increasing nursing students' motivation, confidence and satisfaction. CONCLUSIONS: In the technological revolution, educators must consider the potential of innovative teaching strategies, such as wearable electronic devices, to advance nursing education. Wearables can contribute to developing competencies required for the professionalism of undergraduate nursing students.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».