標準的な訓練の看護師の教育における"看護教育クラウドプラットフォーム"ベースの組み合わせおよび段階的なトレーニングモデルの適用:準実験的研究

科学分野:

• 介護教育
• 医療情報学
• 教育技術

背景:

• 従来の看護訓練モデルは,柔軟性がないことと遅延したフィードバックが原因で,ますます不十分になっています.
• クラウドコンピューティングとIoTの進歩は 介護の教育改革の機会を提供します
• 介護教育クラウドプラットフォーム (NECP) システムは,リソース管理と適応性のある学習のための医療教育に希望を示しています.

研究 の 目的:

• NECPに統合された看護師の段階的な訓練モデルの有効性を評価する.
• 理論的理解,実践的能力,専門的な自己認識,臨床的意思決定の改善を評価する.
• 介護教育のメソドロジーを洗練するNECPの可能性を検討する.

主な方法:

• NECPベースのグループ (n=56) と伝統的なトレーニンググループ (n=56) を比較した準実験的,ランダム化されていない制御試験.
• 傾向スコアのマッチングは,グループ間のベースラインの不均衡に対処するために使用されました.
• ANCOVAは理論的知識,運用スキル,専門的なアイデンティティ,臨床的推論の違いを分析するために使用されました.

主要な成果:

• NECPグループは理論的な知識 (88. 70対75. 55,P<. 05) で著しく高いスコアを示した.
• 実験グループはまた,作業能力 (94. 27対90. 95,P<0. 05),職業的アイデンティティ (73. 18対62.54,P<0. 05),および臨床的推論 (60. 95対51. 09,P<0. 05) で有意な改善を示した.
• NECPを段階的な訓練に統合することで,複数の看護能力の強化に効果があることが示されました.

結論:

• NECPに統合された段階的な訓練モデルは,看護の能力の様々な側面を改善するのに有効です.
• ランダム化されていない設計における潜在的な選択バイアスは慎重に検討する必要があります.
• 汎用性と長期的な影響を検証するために,多センターの縦断研究が推奨されます.