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Enregistrement W4406568336 · doi:10.2196/67962

Usability Testing of a Bystander Bullying Intervention for Rural Middle Schools: Mixed Methods Study

2025· article· en· W4406568336 sur OpenAlexvenueno aff
Aida Midgett, Diana M. Doumas, Carlos Peralta, Matt Peck, Blaine Reilly, Mary Klein Buller

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health Disparities
Mots-clésUsabilityPreprintBystander effectIntervention (counseling)PsychologyComputer scienceApplied psychologyWorld Wide WebSocial psychologyHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Targets of bullying are at high risk of negative socioemotional outcomes. Bullying programming in rural schools is important as bullying is more prevalent in those schools compared to urban schools. Comprehensive, school-wide bullying programs require resources that create significant barriers to implementation for rural schools. Because technology-based programs can reduce implementation barriers, the development of a technology-based program increases access to bullying prevention in rural settings. OBJECTIVE: We aimed to conduct usability testing of a bystander bullying intervention (STAC-T). We assessed usability and acceptability of the STAC-T application and differences in usability between school personnel and students. We were also interested in qualitative feedback about usability, program features, and feasibility. METHODS: A sample of 21 participants (n=10, 48% school personnel; n=11, 52% students) recruited from 2 rural middle schools in 2 states completed usability testing and a qualitative interview. We used descriptive statistics and 2-tailed independent-sample t tests to assess usability and program satisfaction. We used consensual qualitative research as a framework to extract themes about usefulness, relevance, needs, barriers, and feedback for intervention development. RESULTS: Usability testing indicated that the application was easy to use, acceptable, and feasible. School personnel (mean score 96.0, SD 3.9) and students (mean score 88.6, SD 9.5) rated the application well above the standard cutoff score for above-average usability (68.0). School personnel (mean score 6.10, SD 0.32) and students (mean score 6.09, SD 0.30) gave the application high user-friendliness ratings (0-7 scale; 7 indicates highest user-friendliness). All 10 school personnel stated they would recommend the program to others, and 90% (9/10) rated the program with 4 or 5 stars. Among students, 91% (10/11) stated they would recommend the program to others, and 100% (11/11) rated the program with 4 or 5 stars. There were no statistically significant differences in ratings between school personnel and students. Qualitative data revealed school personnel and students found the application useful, relevant, and appropriate while providing feedback about the importance of text narration and the need for teacher and parent training to accompany the student program. The data showed that school personnel and students found a tracker to report different types of bullying witnessed and strategies used to intervene by students a useful addition to STAC-T. School personnel reported perceiving the program to be practical and very likely to be adopted by schools, with time, cost, and accessibility being potential barriers. Overall, findings suggest that the STAC-T application has the potential to increase access to bullying prevention for students in rural communities. CONCLUSIONS: The results demonstrate high usability and acceptability of STAC-T and provide support for implementing a full-scale randomized controlled trial to test the efficacy of the application.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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