人工智能虚拟增强游戏教学以提高护理学生的情绪智能:单组预测后测试行动研究研究协议

科学领域:

• 护理教育 护理教育
• 精神病学护理 精神病学护理
• 教育技术的教育技术

背景情况:

• 医疗保健的复杂性和IT的进步需要创新的护理教育超越传统的方法.
• 情绪智能 (EI),同情沟通和危机管理对护士至关重要,特别是大学生自杀率上升.
• 生成型人工智能平台,就像人工智能虚拟人类一样,为将基于游戏的学习整合到精神病护理中提供沉浸式模拟.

研究的目的:

• 评估将基于游戏的教学与人工智能虚拟人体模拟相结合的有效性.
• 为了提高护理学生的情感,同情沟通和心理危机管理技能.
• 培养自我意识,情绪调节,危机评估,应对策略和参与护理学生.

主要方法:

• 在台湾一所大学的精神病学护理课程中,在两个18周的教学周期中进行了一项行动研究设计.
• 开发和专家验证五个自杀风险模拟场景 (MDD,双相,精神分裂症,SUD,BPD).
• 一个单一组的预测后测试设计,使用成人情商量表,反思期刊和课堂观察来收集数据.

主要成果:

• 场景开发和专家审查成功完成.
• 循环1开始有37名学生,超过了目标样本规模.
• 计划收集干预后的EI数据,然后进行第二周期和最终分析.

结论:

• 将基于游戏的学习与人工智能虚拟人体模拟集成,为精神病护理教育提供了一个创新的模式.
• 预期的结果包括改善情感识别,移情沟通和危机管理技能.
• 该研究将提供关于生成AI在护理教育中的作用的经验证据,支持基于能力的培训的AI驱动模拟.