Purpose: This study evaluated the effectiveness of safety education programs for students in higher grades of elementary school. Methods: This study involved a test group and a control group, each consisting of 214 students in higher grades of elementary school. These students were subjected to before and after simulation tests conducted between September 9 and October 22, 2004. Results: We predict that the test group who received safety education training will possess a greater knowledge about safety and will conduct themselves in a relatively safer manner relative tothe control group that did not receive safety education training. Conclusion: The above results implicate the importance of a continuous and systematic safety education program and demonstrate the ability of such programs to encourage safe conduct among elementary school children.
Purpose: This systematic literature review and meta-analysis explored extended reality (XR)-based pediatric nursing simulation programs and analyzed their effectiveness. Methods: A literature search was conducted between May 1 and 30, 2022 in the following electronic databases: MEDLINE, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), and CINAHL. The search period was from 2000 to 2022. In total, 6,095 articles were reviewed according to the inclusion and exclusion criteria, and 14 articles were selected for the final content analysis and 10 for the meta-analysis. Data analysis was performed using descriptive statistics and the Comprehensive Meta-Analysis program. Results: XR-based pediatric nursing simulation programs have increased since 2019. Studies using virtual reality with manikins or high-fidelity simulators were the most common, with six studies. The total effect size was statistically significant at 0.84 (95% confidence interval=0.50-1.19, z=4.82, p<.001). Conclusion: Based on the findings, we suggest developing standardized guidelines for the operation of virtual pediatric nursing simulation education and practice. Simultaneously, the application of more sophisticated research designs for effect measurement and the combined applications of various virtual simulation methods are needed to validate the most effective simulation methodology.
With the growing use of ultrasound for pain management, we are interested in how to teach and practice ultrasound-guided procedures. Ethically, we should not insert a needle in a patient until after much practice on a phantom. Several types of phantoms have been introduced for ultrasound training, including water, agar/gelatin, elastomeric rubber, and meat phantoms and cadavers. The ideal phantom is similar to human tissue, is readily available and inexpensive, can be used repeatedly, provides tactile feedback, will hold a needle in place, does not generate needle tracks, and is not a health hazard. Several studies have shown the effectiveness of phantoms for improving the proficiency of novices. We hope that the application of phantoms in education leads to improved proficiency and increased patient safety.
This paper discusses a new weighting method for text analyzing from the view point of supervised learning. The term frequency and inverse term frequency measure (tf-idf measure) is famous weighting method for information retrieval, and this method can be used for text analyzing either. However, it is an experimental weighting method for information retrieval whose effectiveness is not clarified from the theoretical viewpoints. Therefore, other effective weighting measure may be obtained for document classification problems. In this study, we propose the optimal weighting method for document classification problems from the view point of supervised learning. The proposed measure is more suitable for the text classification problem as used training data than the tf-idf measure. The effectiveness of our proposal is clarified by simulation experiments for the text classification problems of newspaper article and the customer review which is posted on the web site.
Purpose : Developing infection control capabilities during the COVID-19 pandemic was critical. This study aimed to develop a simulation program to control patients with COVID-19 in nursing students and examine the effects on COVID-19 knowledge, COVID-19 nursing intention, self-efficacy learning, and clinical performance. Methods : The study used nonequivalent control group pretest-posttest design. Sixty nursing students were recruited from two different colleges using purposive sampling. For the intervention group(n=30), the pretest was administered before the simulation program, involving six sessions of online lectures and simulation practices. Immediately, the posttest was conducted following the program. Results : COVID-19 knowledge (t=9.87, p <.001), COVID-19 nursing intention (t=4.45, p <.001), learning self-efficacy (t=6.49, p <.001), and clinical performance (t=6.77, p <.001) increased significantly after the program, revealing the positive effect of the COVID-19 infection control simulation program in nursing students. Conclusion : The results of the study and the curriculum may be used as practical evidence for COVID-19 infection control in nursing schools and medical institutions.
본 연구에서는 화재, 붕괴, 특수사고, 산불 등의 4개의 재난·재해 중 화재현장에서 활용 가능한 재난안전로봇의 교육적 활용을 위한 시나리오를 개발하고 이 시나리오를 바탕으로 로봇 활용 교육에 따른 효과분석을 목표로 한다. 시나리오는 현직 소방대원을 대상으로 설문지 조사를 통해 방향성, 현실성 및 합리성 내용을 중심으로 시나리오를 개발하였다. 또한 재난안전로봇의 활용 교육 및 훈련의 효과를 확인하기 위해 로봇 개발연구진, 현직소방대원, 대학생들을 대상으로 반복적인 로봇 조종 훈련을 통하여 분석하였다. 로봇조종은 직접조정, 모니터조종, 시뮬레이터조종으로 구분하여 테스트를 5회 실시하여 하였다. 로봇조정 테스트분석결과 각 그룹별로 소요된 평균시간은 대학생이 28초로 가장 빨랐으며 연구개발팀(30초), 소방대원(38초) 순으로 나타났다. 개인별 분석결과를 보면 직접조정의 경우에는 소방대원이 (최대 35초), 모니터 조정에는 연구개발팀이 (최대 14초), 시뮬레이터 조종에서는 소방대원 (최대 22초)의 조종시간 단축의 효과를 나타냈다. 이는 재난·재해 현장에서 로봇을 보다 효과적으로 활용하기 위해서는 반복적인 로봇 조종 교육 및 훈련이 필요함을 입증했다.
In this paper, we propose a hybrid target tracking algorithm which combine the conventional Kalman filter algorithm and the fuzzy neural network. Conventional methods are degraded in the presence of uncertanties and the environmental noise. These problems can be resolved by the proposed method. The training data for the proposed target tracker is obtained by the off-line simulation. Unlike other target trackers usging fuzzy inference system, our method can be easily integrated into the existing system. A numerical simulation is included to show the effectiveness and the feasibility of the proposed method.
Purpose: The present study aimed to develop and examine the effectiveness of a pediatric nursing competency-building program for nursing students. Methods: This was a quasi-experimental study with a nonequivalent control group pretest-posttest design conducted between October and December 2021. The participants included 40 nursing students (20 each in the experimental and control groups) at a university in a South Korean city. The pediatric nursing competency-building program integrated problem-based learning and simulation into clinical field practice. The experimental group participated in the program, while the control group did not. Data were analyzed using the 𝑥2 test, the independent t-test, and repeated-measures analysis of variance. Results: Pediatric nursing competency and clinical performance showed a greater increase in the experimental group than in the control group. However, the change in problem-solving ability in the experimental group was not significantly different from that in the control group. Conclusion: The pediatric nursing competency-building program effectively improved students' pediatric nursing competency and clinical performance.
A real-time vehicle simulation system is a key element of a driving simulator because accurate prediction of vehicle motion with respect to driver input is required to generate realistic visual, motion, sound and proprioceptive cues. In order to predict vehicle motion caused by various driving actions of the driver on board the simulator, the vehicle model should consist of complete subsystems. On this paper, a tracked vehicle dynamic model with high efficiency and effectiveness is introduced that has been implemented on a training driving simulator. The multi-body vehicle model is based on recursive formulation and has been automatically generated from a symbolic computation package develop...
시간, 공간, 금전적인 문제 때문에 실습이 쉽지 않은 학문들이 있다. 특히 의료교육은 장소와 시간의 제약이 특히 심하며 cadaver(카드버:인체해부 실습용 시체)를 통해 이루어지기 때문에 어려움이 많다. 그 대안으로 다양한 가상 수술방법이 존재하지만 장비가 고가이거나 구하기 쉽지 않기 때문에 어려운 문제가 발생한다. 이러한 문제점의 해결 방법으로 3D-Virtual Reality(3D가상현실)를 활용하여 실제와 유사한 환경을 제공하고자 한다. 일반적으로 컴퓨터의 Interface(인터페이스)로 키보드와 마우스를 사용하지 않고 Oculus Rift(오큘러스 리프트)와 Leap Motion(립 모션)를 사용함으로써 더욱더 현실감을 느낄 수 있어 실습교육비용을 절감함으로써 실습교육에 대한 효과를 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 두개의 Device(디바이스)인 Oculus Rift(오큘러스 리프트)와 Leap Motion(립 모션)를 이용하여 3D가상 수술 시스템을 구축하고 실습할 수 있는 제안으로 의료교육인 수술교육에 대치하여 효율성을 높이는 방식을 제안하였고, 이는, 다른 Simulation(시뮬레이션)이 활용 가능한 학문분야에 까지 확장할 수 있을 것으로 사려된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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