期刊 JMIR医学教育 JMIR医学教育 2369 - 3762 卡塔尔世界杯8强波胆分析 加拿大多伦多 v8i3e24306 35900827 10.2196/24306 原始论文 原始论文 在虚拟病人平台中实现远程协作:可用性研究 蒂芙尼 Krukowski 丽贝卡 皮门特尔 玛丽亚·达·格拉萨 K。 巫女łaj Mircheva Iskra Shubina Ivanna 考尔 Nimran Buechler 妮可 Kiesewetter 1月 PD, DP, DPhil 1
研究所für在德国的Medizin am Klinikum der Didaktik和Ausbildungsforschung Ludwig-Maximilians-Universität München 8 Pettenkoferstr。 慕尼黑,80336年 德国 49 89440057213 jan.kiesewetter@med.lmu.de
https://orcid.org/0000-0001-8165-402X
海格 印加 医学博士,硕士,博士 2 https://orcid.org/0000-0003-4335-5162 帆船 迈克尔 DPhil 3. https://orcid.org/0000-0001-6831-5429 鲍尔 伊丽莎白 学士,硕士 3. https://orcid.org/0000-0003-4078-0999 舒尔茨 克劳迪亚 博士学位 https://orcid.org/0000-0002-2569-7065 广场建筑 曼弗雷德 4 https://orcid.org/0000-0002-2121-1347 阿德勒 马丁 4 https://orcid.org/0000-0002-4564-5668
研究所für在德国的Medizin am Klinikum der Didaktik和Ausbildungsforschung Ludwig-Maximilians-Universität München 慕尼黑 德国 医学院 大学奥格斯堡 奥格斯堡 德国 教育与教育心理学主席 心理学系 慕尼黑大学 慕尼黑 德国 指导gGmbH 慕尼黑 德国 通讯作者:Jan Kiesewetter jan.kiesewetter@med.lmu.de Jul-Sep 2022 28 7 2022 8 3. e24306 14 9 2020 18 11 2020 31 3. 2021 17 3. 2022 ©Jan Kiesewetter, Inga Hege, Michael Sailer, Elisabeth Bauer, Claudia Schulz, Manfred Platz, Martin Adler。原载于JMIR医学教育(https://mededu.www.mybigtv.com), 28.07.2022。 2022

这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布,允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用最初发表在JMIR医学教育上的原创作品。必须包括完整的书目信息,https://mededu.www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。

背景

在医学教育中,与虚拟病人学习是培养临床推理能力的热门方法。然而,虚拟病人的学习很少是合作完成的,尽管合作学习相对于个人学习有潜在的学习好处。

客观的

本文描述了学生协作在虚拟病人平台中的实现。我们的目标是让学生在虚拟病人学习过程中远程交流。我们假设我们可以提供一种协作工具,与个人学习相比,它不会损害系统的可用性,并且这将导致对学生的诊断准确性更高。

方法

实现协作工具有五个步骤:(1)寻找合适的软件库,(2)实现应用程序编程接口,(3)进行技术调整以确保为用户提供高质量的连接,(4)设计和开发用户界面,以及(5)在270个虚拟患者会话中测试工具的可用性。我们用10项系统可用性量表比较了二元组和个体诊断的准确性和可用性。

结果

我们招募了137名学生,他们为6个虚拟病人工作。在每组270个虚拟患者会话(45对组合乘以6个虚拟患者,47名学生单独工作乘以6个虚拟患者减去2个随机选择的删除会话)中,学生在单独工作时的143/270会话(53%,SD 26%)和协作时的192/270会话(71%,SD 20%)中诊断成功( P=.04,η2= 0.12)。向使用协作工具的学生发放的可用性问卷显示,可用性得分为82.16 (SD 1.31),代表B+等级。

结论

协作工具提供了一种通用的协作方法,可用于大多数虚拟患者系统。协作工具帮助学生诊断虚拟病人,具有良好的整体可用性。更广泛地说,协作工具将为研究人员和医学教育工作者提供一系列新的可能性,以设计与虚拟患者协作学习的课程。

协作学习 临床推理 webRTC 协作 协作 决策
简介

虚拟病人学习在医学教育中广泛流行。这是一种有效的方式,让学生有机会在真实的临床场景中学习[ 1- 3.].这种受欢迎程度导致了各种不同概念背景的电子学习解决方案[ 3. 4].一些概念化侧重于获取临床知识[ 5- 8],而另一些则专注于让学生沉浸在虚拟环境中,教授医学沟通技巧[ 9- 12].另一个学习目标是传达如何诊断病人的过程,即临床推理,这“包括应用知识来综合来自各种来源的信息并对其进行优先排序,并为病人制定诊断和管理计划”。 13].促进临床推理是医学院的一个关键目标,但也是一个很难实现的目标。各种电子学习创新尝试促进临床推理,并取得了不同程度的成功[ 14- 18].研究发现,在医学教育中,让学生在学习环境中进行交流的协作功能仍然有限[ 19].与大量调查个体临床推理的研究相比,只有少数研究调查了合作学习(意味着两个或两个以上的人一起学习,从彼此的资源和技能中受益)在临床推理中的应用[ 19 20.].我们将合作临床推理理解为“两个或两个以上的医疗保健团队成员就单个患者的诊断、治疗或预后问题进行协商,从而制定疾病或治疗计划(并减少不确定性)的过程”[ 19].

一项研究通过电子学习环境在生物医学课程中实施协作学习,显示出有益的效果[ 21].另一项研究调查了面对面环境下临床推理的合作学习,发现与单独学习的学生相比,成对使用同一台计算机的医学生做出了更快、同样好的诊断[ 22].Chi和Wylie提出了所谓的ICAP(交互式、建设性、主动和被动)框架[ 23也许可以解释这些结果。Chi和Wylie认为,学生参与可以分为四种模式。在合作学习中,学生可以互动,这是深度认知加工和学习所需要的[ 23].副总裁平台有时会在面对面的环境中使用,一群学生一起研究一个案例,通常是在基于问题的学习环境中[ 24].然而,医学教育中的副总裁平台通常只关注学生个人,而不是远程合作学习临床推理的学生群体[ 24].

在本文中,我们描述了在VP平台Casus(指导gGmbH)中实现用于学习临床推理的协作工具的基本原理和方法。这样一个工具,直接实现到副总裁平台,可以帮助研究人员轻松地设计研究,并为如何优化学生的协作学习提供证据。在2019冠状病毒病大流行等情况下,这些工具还可以提供否则可能失去的学习机会。

我们的目标是让学生在副总裁学习期间能够远程交流(即不在同一个房间)。同时,我们认为系统应该能够跟踪学生的学习过程。这将使医学教育工作者能够设计协作课程,使研究人员能够在副总裁环境中研究协作。作为系统的目标用户,我们想到的是所有医学领域的临床教育工作者,在这些领域中,协作在日常工作中发挥着不可或缺的作用。我们假设,与个人学习设置相比,使用直接在VP平台中实现的协作工具不会损害系统的可用性。此外,我们的目的是确定与单个学习者相比,使用该工具学习是否对两组学生具有更好的诊断准确性。

方法 技术方法

由德国联邦教育和研究部资助的FAMULUS(通过自适应在线案例模拟培养医学教育和教师培训中的诊断能力)研究项目的一部分是使学生能够远程和同步地在医学和教师教育中一起工作。该工具的设计和开发分为几个步骤,将在以下部分进行描述,并在 表1

逐步概述了该工具的开发过程。

步骤 描述
步骤1:搜索合适的库 识别潜在的协作工具库
步骤2:实现应用程序编程接口 定义所需的教育功能并实现(1)视频通信,(2)文本聊天和(3)屏幕共享
第三步:进行技术调整 安装TURN(使用中继绕过网络地址转换器进行遍历)和STUN(通过网络地址转换器对用户数据报协议进行简单遍历),以确保尽管有保护性防火墙,用户之间仍有最佳的潜在连接
步骤4:设计和开发用户界面 设计每一个功能(视频交流、文字聊天和屏幕共享),使其可以由教育人员关闭和打开;实现一个提供协作功能的额外屏幕窗口
步骤5:可用性测试和比较诊断准确性 将原始的个体系统与使用6个虚拟患者的协作工具进行比较,这些患者分为45对(即90名学生)组和47名学生组,以测试可用性并比较诊断准确性
步骤1:搜索合适的库

在搜索了可用的库之后,我们决定使用SimpleWebRTC (andYet Co)库来实现协作工具。它为设立一个会议平台提供了基础,并可加以扩展以包括所需的功能,例如视频通信和屏幕共用。使用SimpleWebRTC库的消息协议实现了一个附加的文本聊天功能。我们有几个使用SimpleWebRTC的原因。在我们选择它的时候,SimpleWebRTC是一个完全可脚本化的开源库,可以在没有额外凭证的情况下使用。这样可以与电子学习平台紧密集成。与其他开源解决方案不同,该库提供了详细的集成文档和示例。商业视频会议和屏幕共享工具,如谷歌Hangouts (Alphabet Inc)、Zoom (Zoom video Communications Inc)、Skype (Microsoft Inc)和Adobe Connect (Adobe Inc),都有缺点。例如,Zoom通常需要一个帐户和一个专门的管理员来发起呼叫。因此,使用这样的工具,即使它们可能比WebRTC更健壮,也不可能编写大量并行但独立的视频会议会话的脚本(即匹配两个不同的学生)。 As scripting and dynamically creating the dyads was an important part of the study setting, we decided against commercial video conferencing tools. Unfortunately, even SimpleWebRTC has now become a commercial service. Nevertheless, the original library remains open source, is self-maintained, and is regularly tested for cross-browser functionality. Comparable open-source libraries like Jitsi (8x8, Inc) [ 25与SimpleWebRTC相比,没有明显的优势,尽管这在未来可能会改变。

步骤2:实现应用程序编程接口

为了独立于Casus实现SimpleWebRTC,我们将其设置为应用程序编程接口(API)。这也使得我们的方法可以应用到其他副总裁或电子学习平台。可以通过JavaScript API控制、启用或禁用会议工具的几个特性:(1)视频和音频通道,(2)基于文本的聊天,以及(3)屏幕共享。从教育的角度来看,这些特征都是必要的。首先,音频通道让学生们以直接的方式进行协作,无需额外将语音转录为文本即可进行交流。视频有助于建立一种接近的感觉,尽管学生之间的实际距离。相互的、同步的基于视频的学习,即两个或两个以上的学生直接连接并同时在一起学习,已被发现可以提高学习效率[ 26].其次,基于文本的聊天使教育者和学生能够在学习课程结束后的任何时间访问信息,并跟踪协作活动。为了实现这一目标,我们为文本聊天添加了两个功能:将聊天记录保存为文本文件,以及在浏览器重新启动后恢复显示旧消息。第三,屏幕共享是必要的,以允许学生在一个共享的文档上以两个人的形式一起工作。为了构建协作,我们设计了与“主要”用户共享屏幕,“主要”用户可以共享他或她的屏幕,而“次要”用户则没有这个选项。这使得教育工作者可以选择给学生相同或不同的信息集,以创造合作的需求。

步骤3:进行技术调整

实现的教育功能(脚本、视频和音频通道、基于文本的聊天和屏幕共享)需要进行一些技术调整。为了能够处理由用户触发的浏览器重新加载或在出现问题时刷新应用程序,API的一个组件使用会议工具定期保存当前状态。SimpleWebRTC包括一个信令服务,负责元数据的交换和连接的客户端浏览器之间的通信协调。我们的实现是基于andYet中的node.js signalmaster。为了跟踪学生的登录和注销并实现文本聊天,需要进行一些调整来改进监控选项。我们已经详细介绍了在 多媒体附件1

改进后的信号服务基于andYet的signalmaster, SimpleWebRTC的附加部分使用了JavaScript API,并且是开源的。它们可根据指示gGmbH的要求提供。每个组件的详细文档可从GitHub网站[ 27],与coTurn实现的STUN(通过网络地址转换器简单遍历用户数据报协议)和TURN(使用中继遍历网络地址转换器)的文档一样[ 28].关于WebRTC标准如何管理通信的详细描述可以在各种网站上找到。HTML5rocks网站就是一个很好的例子。 29].来自andYet的signalmaster只进行了最小限度的扩展,以提供文本聊天功能和调试日志记录。

除了文字聊天数据,signalmaster当前不存储任何数据。文本聊天数据存储在简单的JSON (JavaScript对象符号)文本文件中,具有房间命名约定,但如果需要可以扩展。

步骤4:设计和开发用户界面

用户界面的需求是通过作者之间的讨论产生的,以最大限度地提高系统的学习和研究的可能性。学生们看到了常见的Casus用户界面,并增加了一个提供协作功能的窗口( 图1显示了实现的线框模型)。学生们可以通过这个窗口与同学们交谈,并分享他们的屏幕。我们还为Casus课程管理领域的教育者实现了一个用户界面。设置页面使教育工作者能够设置和配置协作( 文本框1显示可用的设置)。

Casus与WebRTC集成的线框模型。在前景中有两个人正在交流;他们可以选择共享自己的屏幕。应用程序编程接口与SimpleWebRTC交互。API:应用程序编程接口;

用户界面中可供教育工作者使用的设置。

打开或关闭课程的协作(针对学生组)

定义用于协作的虚拟房间(同一个虚拟房间中的学生可以相互通信,并为同一个虚拟病人工作)

启用或禁用学生之间的屏幕共享(允许一个或多个学生与合作伙伴共享他们的屏幕)

要在Casus中实现API,我们只需要在Java (Casus服务器端的主要编程语言)中实现一些代码更改。中详细描述了主机系统(本文中的Casus)与基于SimpleWebRTC的通信框架之间的通信 多媒体附件2

通信框架的HTML页面以iframe的形式包含主机系统(同样是我们设置中的Casus)。这确保了即使用户通过主机系统导航到不同的url,通信框架也保持开放和不变,从而使通信更加稳定。将实际的URL(如HTML5)存储在本地存储或cookie中以便在重新加载时存活是可能的,尽管有时可能需要几秒钟才能重新连接房间中的参与者。

使用给定的API消息,可以将通信框架集成到任何基于web的系统中,而不需要任何关于Casus的内部知识,因此没有必要在本文中提供详细信息。通过向API发送这些消息:“casuswebrtcopen_*”和“casuswebrtclose_*”,可以完全控制房间的分配并编写脚本。

图1显示了技术实现,包括所有组件。用户界面描述在 图2

用户界面截图。

步骤5:可用性测试和比较诊断准确性

在两个队列中,我们为拥有6名副总裁的学生实现了协作工具。在第一个队列中,45对学生一起诊断了这些病例,而在第二个队列中,47名学生自己诊断了相同的副总统( 表2显示两个队列的人口统计数据的细节)。我们通过电子邮件邀请了慕尼黑路德维希-马克西米利安大学所有三年级到五年级的医科学生参与研究。根据参与者的预约日期随机分配到两组或个人学习。总的来说,每组270个副总裁会议(45对组合[即90名学生]乘以6个副总裁,47名学生单独工作乘以6个副总裁减去2个随机选择的删除的会议)被纳入分析。参与是自愿和匿名的。学生们可以获得35欧元(36.54美元),学习大约3个小时。

样本中包含的两个队列的描述性统计。所有参与者都是在医学院读三年级到五年级的学生。

队列 参与者人数N 平均年龄,年龄 女性,n (%)
第一组:双组 90(即45对) 25 63 (70)
第二组:个体学习者 47 24 33 (71)

在这项研究之前,两组学生彼此并不认识。他们被允许交换姓名,但不允许交换医学院的学年。这些副总裁是基于临床场景的文本和图像,没有视频或音频内容。在这项研究中,我们不允许文字聊天,因为我们希望调查的重点是屏幕共享、视频和音频协作。双人组和个人组与同一副总裁共事。其中3名副总裁表现出背痛的主要症状(均为男性),而其他3名副总裁表现出发烧的主要症状(包括1名男性和2名女性)。所有病例均为中等难度(平均难度范围为0.45 ~ 0.69;这些是标准单位,定义为正确百分比),与之前在个别学生中测试的一样,并包括所有必要的视觉内容(如x射线和计算机轴向断层扫描),尽管没有提供副校长的照片。两组学生通过协作工具连接,每个学生是3个副总裁的主要用户,其他3个副总裁的次要用户,这意味着学生必须平衡他们的团队工作。在两组中,学生必须为每个VP确定一个最终诊断。 After reading the patient information, the teams of 2 had to choose which of the 23 available tests they wanted to look at next. They could proceed with as many tests as they wished before making a diagnosis.

伦理批准

慕尼黑路德维希-马克西米利安大学医学院伦理委员会批准并同意参与(17-250号研究)。所有参与者都书面同意参加这项研究。我们已获得可识别的人士的书面同意 图2发表他们的照片。

数据分析

为了评估协作工具的可用性及其与Casus VP平台的集成,我们使用了系统可用性量表(SUS)。SUS是一个可靠的10项可用性测量,从1到5分,总共可以推断出10到100分[ 30.].基于网络的问卷调查在Casus中实现。

我们分析了完成SUS的137名学生的数据[ 30.]并将45对组合和47个个体学习者进行了比较。我们使用SPSS和两个anova比较了可用性和诊断准确性;alpha错误级别设置为 P= . 05。

结果 可用性测试

我们假设使用直接在VP平台中实现的协作工具,与个人学习设置相比,不会损害系统的可用性。原始SUS评分(评分从1-5分)的描述性结果显示在 表3.根据SUS开发人员的建议,我们将原始的SUS分数转换为百分比分数,这意味着高分总是表示良好的可用性。独立作业组(平均得分81.28,标准差1.01)与分组作业组(平均得分82.51,标准差1.56)之间无显著差异。对于二人组和个人学习者,SUS分数平均为B+(即,可接受)。在学习过程中,我们没有遇到重大的技术问题。两组学生在所有课程中合作,并在两个方向上使用屏幕共享选项(即作为主要用户和次要用户)。结果支持这样的假设:与个人学习相比,实现的协作工具不会损害系统的可用性。

系统可用性量表(N=137名受访者)的描述性统计。

系统可用性量表项目 平均分(SD)
我想我会经常使用这个系统。 3.72 (1.01)
我发现这个系统复杂得没有必要。 1.93 (0.85)
我认为这个系统很容易使用。 4.03 (0.98)
我想我需要技术人员的支持才能使用这个系统。 1.36 (0.79)
我发现这个系统的各个功能集成得很好。 3.74 (0.94)
我认为这个系统有太多的不一致。 2.10 (0.93)
我想大多数人会很快学会使用这个系统。 4.28 (0.85)
我发现这个系统使用起来很麻烦。 1.88 (1.09)
我很有信心使用这个系统。 4.12 (0.90)
在我开始使用这个系统之前,我需要学习很多东西。 1.54 (0.87)
诊断准确率比较

我们调查了与单个学习者相比,使用协作工具学习是否会导致对两组学生更好的诊断准确性。在每组270个副总裁会议(45对[即90名学生]乘以6个副总裁,47名学生单独工作乘以6个副总裁减去2个随机选择的删除的会议)中,学生在单独工作时成功诊断了143例(53%,SD 26%),在成对工作时成功诊断了192例(71%,SD 20%)。与个体学习者相比,使用协作工具的组合获得了显著更高的诊断准确性( P=.04,η2= 0.12)。

讨论 主要研究结果

我们已经成功地将远程协作工具实现为VP平台,使学生能够一起学习。我们实现了在Casus VP系统中实现临床推理远程同步协作学习的VP。通用API的开发允许协作工具与其他电子学习平台或学习管理系统一起使用。可用性调查问卷的结果表明,在使用该工具时,没有明显的可用性损害。主观上,可用性甚至略高。我们研究中的可用性与Casus系统为个别学习者进行的常规可用性测试相当[ 31 32].这提供了初步证据,表明协作工具的额外技术方面并没有降低Casus的可用性。Casus工具是几年前设计出来供个别学生使用的[ 33 34].随着目前努力将Casus的使用扩展到包括协作学习,我们提供了初步的证据,证明在两组中工作可以提高学生的诊断准确性。这可能表明,在Chi的ICAP框架中定义的“互动学习模式”中,以两个人为单位工作的学生参与更多[ 22].然而,还需要更深入的研究来提供更多的证据。

与之前工作的比较

我们知道还有其他协作工具可用,包括商业在线平台和Jitsi等开源平台。所有这些平台本身都运行良好,但有几个缺点限制了它们在教育环境中的使用。首先,这些平台需要在VP平台的单独浏览器窗口中登录和识别用户。当协作本身是目标时,这些工具工作得很好,但是VP环境提供关于患者的详细信息,并要求用户回答问题并提供诊断。额外的浏览器窗口使本已复杂的用户界面更加复杂,并为寻求将协作性临床推理纳入课程的教育者设置了障碍。其次,教育工作者无法监控学生使用商业平台的合作情况。例如,没有办法知道学生是否通过第三方平台连接。第三,教育工作者没有收到任何关于合作学习的数据,这限制了他们在使用这些工具时进行研究。

出于评估目的,vp患者已被证明比标准患者更有效[ 19].就学习而言,一项系统综述发现vp有利于学习技能,尤其是临床推理,对学习知识也相当有效[ 2].对于协同临床推理,仍需进一步研究。例如,是否以及如何使用基于聊天的通信,以及它如何影响协作,仍有待确定。然而,在较小的课程中,这可能会分散人们对手头任务的注意力。从教育的角度来看,每个学习者接受的信息量也需要探索。用户应该有足够的信息进行协作,但不要被大量的信息所淹没[ 33 34].

限制

我们知道我们的工具有一些局限性。到目前为止,没有一门课程可以作为一个整体来指导;每个用户都需要单独配置。此外,目前只有教育工作者,而不是学习者,可以确定主要和次要用户的角色,以及每个用户所提供的信息量。这项研究包括了医学院三到五年级的学生,因为副校长是为这一年级设计的。因此,我们还不知道我们的结果是否适用于较早或较晚的培训,或研究生培训。

结论

我们的协作工具是专门开发来支持与副总裁合作的临床推理教育。但是,该工具的设计还允许其他同步协作场景,包括非医疗领域。例如,该工具可以应用于教师教育,两名接受教师教育的学生必须确定一个虚拟孩子的阅读能力。该工具支持视频交流,学生之间可选择屏幕共享,并允许教育工作者轻松激活或禁用协作功能。它还可以在所有主要的互联网浏览器上运行,无需任何安装过程。

我们的协作工具可以帮助学生通过与副总裁的培训一起应用内容知识。该工具为使用学习分析来跟踪学生的知识进展和协作临床推理技能提供了必要的基础。作为未来的一步,我们可以使用这个工具和API来指导学生通过副总裁课程,传授这两方面的知识。更广泛地说,该工具为研究人员和教育工作者提供了设计课程、共享家庭作业和研究协作学习问题的新可能性。

SimpleWebRTC信号主从andYet和增加SimpleWebRTC。

主机系统(在我们的研究中是CASUS)与基于SimpleWebRTC的通信框架之间的通信,使用标准JavaScript。

缩写 API

应用程序编程接口

随从

通过自适应在线案例模拟培养医学教育和教师培训中的诊断能力

毅联汇业

互动的,建设性的,主动的,被动的

眩晕

通过网络地址转换器简单地遍历用户数据报协议

SUS

系统可用性量表

遍历使用中继围绕网络地址转换器

副总裁

虚拟病人

作者要感谢整个FAMULUS(通过自适应在线案例模拟在医学教育和教师培训中培养诊断能力)团队。该开发由德国联邦部长für教育和研究机构(BMBF;联邦教育和研究部)研究经费(16DHL1039)。这笔资金用于科学家MS、JK和EB的参与者补偿和就业。资助机构在研究的设计中没有任何作用;数据的收集、分析或解释;或者在写手稿的时候。

数据可用性

在当前研究期间生成和分析的数据集可根据合理要求从通讯作者处获得。

JK帮助构思了协作工具,并编写了手稿的初稿。IH帮助概念化协作工具,实施可用性测试,并审阅文稿。MS帮助构思了协作工具并审阅了手稿。EB帮助构思了协作工具并审阅了手稿。CS帮助构思协作工具并审阅了手稿。MP帮助概念化协作工具,帮助编写协作工具,并审查了手稿。MA帮助构思协作工具,协调协作工具的编程,并审阅了手稿。所有作者均已阅读并批准稿件。CS目前在英国伦敦独立工作。

Inga Hege是BMC医学教育的副主编。Martin Adler是《Casus》开发商Instruct gGmbH的运营主管。Manfred Platz在指导公司工作。没有其他作者有利益冲突。

Thistlethwaite 戴维斯 D Ekeocha 年代 基德 JM MacDougall C 马修斯 P Purkis J 粘土 D 个案学习在卫生专业教育中的成效。BEME系统综述:BEME指南第23号 医学教 2012 34 6 e421 44 10.3109 / 0142159 x.2012.680939 22578051 Kononowicz AA Woodham Edelbring 年代 Stathakarou N 戴维斯 D Saxena N 都铎式汽车 l Carlstedt-Duke J J Zary N 卫生专业教育中的虚拟病人模拟:数字健康教育合作的系统回顾和元分析 J医疗互联网服务 2019 07 02 21 7 e14676 10.2196/14676 31267981 v21i7e14676 PMC6632099 Jhou H Ou-Yang l P C C 获取知识和技能的不同教学法:系统回顾和网络元分析 研究生医学J 2021 04 30. postgradmedj - 2021 - 140076 10.1136 / postgradmedj - 2021 - 140076 33931555 J 桥梁 SM 健康科学教育中基于问题的学习中的教育技术:系统回顾 J医疗互联网服务 2014 12 10 16 12 e251 10.2196 / jmir.3240 25498126 v16i12e251 PMC4275485 Botezatu 霍特 H Tessma 福尔斯得到消息 U 虚拟病人模拟:知识获得还是知识丢失? 医学教 2010 32 7 562 8 10.3109 / 01421590903514630 20653378 莱曼 R Thiessen C 弗里克 B 博斯 Nikendei C 霍夫曼 女朋友 Tonshoff 伯克哈德 Huwendiek 年代 通过混合学习和基于网络的虚拟患者提高儿科基本生命支持性能:随机对照试验 J医疗互联网服务 2015 07 02 17 7 e162 10.2196 / jmir.4141 26139388 v17i7e162 PMC4526972 Dankbaar 关进笼子 Alsma J 詹森 EEH 范Merrienboer JJG 范Saase JLCM Schuit 南加州爱迪生公司 模拟游戏对学生临床认知技能和动机影响的实验研究 健康科学教育理论实践 2016 08 3. 21 3. 505 21 10.1007 / s10459 - 015 - 9641 - x 26433730 10.1007 / s10459 - 015 - 9641 - x PMC4923100 Sobocan 土耳其人 N Dinevski D Hojs R Pecovnik Balon B 内科基于问题的学习:虚拟病人还是纸质问题? 实习医生 2017 01 47 1 99 103 10.1111 / imj.13304 27800653 约翰森 K 迪克森 R Raij 一个 洛克 B 杰克逊 J 胫骨 埃尔南德斯 J 史蒂文斯 一个 林德 D 运用沉浸式虚拟人物进行医学沟通技能教育的体会 IEEE程序。VR 2005。虚拟现实,2005 2005 IEEE虚拟现实2005 2005年3月12日至16日 德国波恩 179 186 10.1109 / VR.2005.1492772 福斯特 一个 乔杜里 N 墨菲 J 洛克 B 沃勒 J 巴克利 PF 使用模拟向卫生专业培训生教授自杀风险评估——基本原理、方法和一个虚拟病人的概念证明演示 阿德莱德大学的精神病学 2015 12 39 6 620 9 10.1007 / s40596 - 014 - 0185 - 9 25026950 10.1007 / s40596 - 014 - 0185 - 9 福斯特 一个 乔杜里 N T 沃勒 莱托 J Borish Cordar 一个 洛克 B 巴克利 PF 使用虚拟病人教授共情:一项增强医学生共情沟通的随机对照研究 同时Healthc 2016 06 11 3. 181 9 10.1097 / SIH.0000000000000142 26841278 Kaltman 年代 护身符 N Pennestri 年代 Syverson E 亚瑟 P Vovides Y 运用技术加强早期医学生以病人为中心的访谈教学 同时Healthc 2018 06 13 3. 188 194 10.1097 / SIH.0000000000000304 29771814 海格 Kononowicz AA Kiesewetter J Foster-Johnson l 揭示临床推理与诊断准确性的关系——虚拟病人中学习者临床推理过程的分析 《公共科学图书馆•综合》 2018 13 10 e0204900 10.1371 / journal.pone.0204900 30286136 玉米饼- d - 18 - 01089 PMC6171878 Taveira-Gomes T 费雷拉 P Taveira-Gomes 维罗 费雷拉 我们在医学教育的计算机学习干预中寻找什么?系统回顾 J医疗互联网服务 2016 08 01 18 8 e204 10.2196 / jmir.5461 27480053 v18i8e204 PMC4985611 布劳恩 LT Zottmann JM 阿道夫 C Lottspeich C 然后 C 德国沃斯公司 年代 费舍尔 先生 Schmidmaier R 代表性支架提高医学生的诊断效率 地中海建造 2017 11 51 11 1118 1126 10.1111 / medu.13355 28585351 的管理者 R Kassianos 美联社 Kambouri N Mylan 年代 霍普伍德 J Schartau P 灰色的 年代 Timmis J 班尼特 年代 Valerio C 罗德里格斯 V 球员 E 汉密尔顿 W 雷恩 R 达菲 年代 谢林汉姆 J 在线病人模拟训练提高临床推理:一项可行性随机对照试验 BMC医学教育 2020 07 31 20. 1 245 10.1186 / s12909 - 020 - 02168 - 4 32736583 10.1186 / s12909 - 020 - 02168 - 4 PMC7395338 芬克 MC Reitmeier V Siebeck 费舍尔 F 费舍尔 先生 标准化患者与虚拟患者的诊断能力评估:病史采集背景下的实验研究 J医疗互联网服务 2021 03 04 23 3. e21196 10.2196/21196 33661122 v23i3e21196 PMC7974754 戴尔麦克雷恩 T Juengst C 哈里斯 D 芬恩 C Gabathuler H 戴维斯 年代 (未来的)医生现在就会看到你:在医学教育中试点纵向虚拟病人,模拟全科实践 医学教 2021 04 43 4 472 474 10.1080 / 0142159 x.2020.1853689 33290134 Kiesewetter J 费舍尔 F 费舍尔 先生 协同临床推理——实证研究的系统回顾 康汀教育健康教授 2017 37 2 123 128 10.1097 / CEH.0000000000000158 28562501 00005141-201703720-00009 Dillenbourg P 协作学习:认知与计算方法 1999 纽约 爱思唯尔科学公司 Koschmann T 内龙骨 一个 Feltovich P 巴罗斯 H Koschmann 道明 计算机支持的基于问题的学习:在协作学习中使用计算机的原则方法 CSCL:一个新兴范式的理论与实践 1996 英国伦敦 劳特利奇 Hautz 我们 卡默 Juliane E 黑色无袖长袍 SK 间谍 CD Gaissmaier W 医学学生单独或团队工作的诊断表现 《美国医学会杂志》 2015 01 20. 313 3. 303 4 10.1001 / jama.2014.15770 25603003 2091295 m 威利 R ICAP框架:将认知投入与主动学习成果联系起来 建造Psychol 2014 10 28 49 4 219 243 10.1080 / 00461520.2014.965823 Poulton T Conradi E Kavia 年代 J 希尔顿 年代 在基于问题的学习中,交互式在线虚拟患者取代“纸质”病例 医学教 2009 08 31 8 752 8 10.1080 / 01421590903141082 19811214 10.1080 / 01421590903141082 Jitsi 2022-03-05 http://jitsi.org 贝茨 一个 技术、电子学习和远程教育 2005 牛津大学,英国 劳特利奇 Simplewebrtc / signalmaster GitHub 2022-03-05 https://github.com/simplewebrtc/signalmaster/blob/master/README.md coturn TURN服务器项目 GitHub 2022-03-05 https://github.com/coturn/coturn 构建WebRTC应用程序所需的后端服务 HTML5rocks 2022-03-05 https://www.html5rocks.com/en/tutorials/webrtc/infrastructure/ 系统可用性量表 美国总务管理局 2022-03-05 https://www.usability.gov/how-to-and-tools/methods/system-usability-scale.html Kiesewetter J 帆船 荣格 虚拟机 勋伯格 Regina 鲍尔 E Zottmann JM 海格 齐默尔曼 H 费舍尔 F 费舍尔 先生 学习临床推理:虚拟病例格式和先验知识如何相互作用 BMC医学教育 2020 03 14 20. 1 73 10.1186 / s12909 - 020 - 1987 - y 32171297 10.1186 / s12909 - 020 - 1987 - y PMC7071577 海格 达艾韬 一个 Kiesewetter J 谢林 J Kiesewetter 如何讲述病人的故事?案例叙述设计对虚拟患者临床推理过程的影响 医学教 2018 07 40 7 736 742 10.1080 / 0142159 x.2018.1441985 29490538 海格 Kononowicz AA Tolks D Edelbring 年代 Kuehlmeyer K 在系统文献综述的基础上,对虚拟病人描述在医疗保健教育中的应用进行定性分析 BMC医学教育 2016 05 13 16 146 10.1186 / s12909 - 016 - 0655 - 8 27177766 10.1186 / s12909 - 016 - 0655 - 8 PMC4865997 海格 Kononowicz AA 阿德勒 虚拟病人的临床推理工具:基于设计的研究研究 JMIR医学教育 2017 11 02 3. 2 e21 10.2196 / mededu.8100 29097355 v3i2e21 PMC5691243
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