Exploring the use of immersive virtual reality in nursing education: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background Virtual reality is an emerging technology for nursing education. This technology can provide visual, motor, and auditory immersion into a virtual environment, thereby mimicking reality. Virtual reality may be an effective pedagogical tool for nursing educators to meet the learning needs of nursing students. Objective The aim of this scoping review was to map the existing literature on the use of immersive virtual reality implemented within nursing education programs with nursing students. Design Scoping review following established methodology. Data sources A database search of ERIC (OVID), Medline (OVID), PubMed, Web of Science, and CINAHL Plus with Full Text, and Nursing and Allied Health Database. Records published between January 2010 and August 2022. Review methods Two reviewers independently screened titles and abstracts of 2115 articles. Fourteen articles were included in this scoping review. Results Five major themes were identified in the thematic analysis: Self-confidence, Skill acquisition, Improved learning outcomes, Perspective taking, and Promoting engagement. Immersive virtual reality is being utilized in a variety of clinical settings and with different intended purposes. Most virtual reality research is focused on end-user satisfaction and perceptions of usability. Conclusions This scoping review provides a comprehensive understanding of the use of immersive virtual reality within nursing education. There is a range of definitions of virtual reality utilized within nursing literature. Further research is necessary to study this growing area of technology for nursing education.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| 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) | 0,003 | 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 ».