Factors Influencing Educators’ Perspectives on Accepting Extended Reality in Health Care Education: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Palestinian higher education institutions face limitations in providing interactive practical training for medical education. Extended reality (XR), which encompasses virtual reality and augmented reality, is increasingly recognized for addressing these challenges by offering immersive learning experiences. OBJECTIVE: This study investigates the factors influencing the acceptance and adoption of XR in health care education within Palestinian universities, exploring its potential to transform traditional teaching methods. METHODS: A qualitative approach was used in this study to collect data through semistructured interviews and artifacts from the participants. The participants of the study were 25 faculty members from 2 large Palestinian universities who teach in the field of medical sciences. RESULTS: Three primary categories-external, internal, and design-related factors-emerged as pivotal in influencing XR adoption. Professional development, technical support, and infrastructure were key external enablers. Internally, prior experience with digital tools and positive attitudes had a significant impact on the adoption of XR. Design factors, including ease of use and interactivity, played a crucial role but also posed challenges for less tech-savvy educators. Despite barriers such as cost and technical issues, XR demonstrated notable benefits, including enhanced learning outcomes, improved knowledge retention, and the ability to simulate complex medical scenarios. CONCLUSIONS: XR technologies offer transformative potential for health care education in Palestine. By addressing challenges and leveraging XR's strengths, educational institutions can foster innovation and improve student engagement and skill acquisition. The study contributes to the theoretical understanding of technology acceptance in education by identifying the interplay of external, internal, and design factors. Practically, it emphasizes strategic investments in infrastructure, professional training, and institutional policies to optimize XR integration.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».