Evaluating a Virtual Reality Game to Enhance Teen Distracted Driving Education: Mixed Methods Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Inexperienced adolescent drivers are particularly susceptible to engaging in distracted driving behaviors (DDBs) such as texting while driving (TWD). Traditional driver education approaches have shown limited success in reducing motor vehicle crashes among young drivers. Objective We tested an innovative approach to help address the critical issue of DDB among teenagers. We investigated the effectiveness of using a novel virtual reality (VR) game “Distracted Navigator” to educate novice teenage drivers about DDB. Methods The game consisted of maneuvering a spaceship around asteroids while engaging in simulated DDB (eg, inputting numbers into a keypad). A physician-facilitated discussion, based on the theory of planned behavior, linked gameplay to real-life driving. Teenagers were recruited for the in-person study and randomly assigned at the block level to intervention (VR gameplay or discussion) and control groups (discussion only), approximating a 2:1 ratio. Unblinded, bivariate statistical analyses (all 2-tailed t tests or chi-square tests) and regression analyses measured programming impact on TWD-related beliefs and intentions. Content analysis of focus group interviews identified thematic feedback on the programming. Results Of the 24 participants, 15 (63%) were male; their ages ranged from 14 to 17 (mean 15.8, SD 0.92) years, and all owned cell phones. Compared to the control group (n=7, 29%), the intervention group (n=17, 71%) was more likely to report that the programming had positively changed how they felt about texting and driving (?218=–8.3; P=.02). However, specific TWD attitudes and intentions were not different by treatment status. Irrespective of treatment, pre- and postintervention scores indicated reduced confidence in safely TWD (ie, perceived behavioral control; β=–.78; t46=–2.66; P=.01). Thematic analysis revealed the following: (1) the VR gameplay adeptly portrayed real-world consequences of texting and driving, (2) participants highly valued the interactive nature of the VR game and discussion, (3) both the VR game and facilitated discussion were deemed as integral and complementary components, and (4) feedback for improving the VR game and discussion. Conclusions Our findings show that the novel use of immersive VR experiences with interactive discussions can raise awareness of DDB consequences and is a promising method to enhance driving safety education. The widespread accessibility of VR technology allows for scalable integration into driver training programs, warranting a larger, prospective, randomized study.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».