Serious games in nursing education: A systematic review of current evidence
Notice bibliographique
Résumé
• Serious Games have become increasingly popular in nursing education as a way to enhance learning and improve clinical skills. • Serious games have the potential to transform nursing education by providing an engaging and interactive learning experience. • By immersing learners in realistic clinical scenarios, Serious Games can enhance critical thinking, problem-solving, and decision-making skills. • To maximize Serious Games impact, it is critical to carefully design and implement these games, align them with specific learning objectives, and evaluate their effectiveness. Serious games (SGs) are a new concept in education that focuses on improving the effectiveness of teaching methods to provide a digital area for learning. We aimed to review current evidence of using SGs applications in nursing education. Data extraction was performed following two steps of screening/selection and then applying inclusion/ exclusion criteria. PRISMA checklist and the Newcastle-Ottawa Scale were utilized in the review. A total of 41 articles from 2015 to 2024 were included in this study. Results showed that nurse educators have attempted to use innovative game-based approaches to improve students’ knowledge, decision-making, practical skills, and teamwork. The nurses who participated and played these games often demonstrated a meaningful increase in their knowledge or exam scores when compared to a control group of peer nurses who underwent a routine traditional education or other modalities of digital platforms like online webinars. Serious games have the potential to transform nursing education by providing an engaging and interactive learning experience. By immersing learners in realistic clinical scenarios, these games can enhance critical thinking, problem-solving, and decision-making skills.
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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 | 0,007 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».