Virtual Reality Simulation in Undergraduate Health Care Education Programs: Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual reality (VR) is increasingly being used in higher education for clinical skills training and role-playing among health care students. Using 360° videos in VR headsets, followed by peer debrief and group discussions, may strengthen students' social and emotional learning. OBJECTIVE: This study aimed to explore student-perceived usability of VR simulation in three health care education programs in Norway. METHODS: Students from one university participated in a VR simulation program. Of these, students in social education (n=74), nursing (n=45), and occupational therapy (n=27) completed a questionnaire asking about their perceptions of the usability of the VR simulation and the related learning activities. Differences between groups of students were examined with Pearson chi-square tests and with 1-way ANOVA. Qualitative content analysis was used to analyze data from open-ended questions. RESULTS: The nursing students were most satisfied with the usability of the VR simulation, while the occupational therapy students were least satisfied. The nursing students had more often prior experience from using VR technology (60%), while occupational therapy students less often had prior experience (37%). Nevertheless, high mean scores indicated that the students experienced the VR simulation and the related learning activities as very useful. The results also showed that by using realistic scenarios in VR simulation, health care students can be prepared for complex clinical situations in a safe environment. Also, group debriefing sessions are a vital part of the learning process that enhance active involvement with peers. CONCLUSIONS: VR simulation has promise and potential as a pedagogical tool in health care education, especially for training soft skills relevant for clinical practice, such as communication, decision-making, time management, and critical thinking.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».