Monitorización del aprendizaje en enfermería mediante el electroencefalograma y el Inventario de Motivación Intrínseca - IMI

Resumen — Los objetivos de este estudio fueron desarrollar el Laboratorio de Aprendizaje Inmersivo en Salud y Enfermería - LIASE, basado en los principales temas de bioseguridad en salud, y evaluar el proceso de aprendizaje de estudiantes de enfermería de pregrado de una universidad pública federal...

Full description

Autores:: Cardoso, Karen
Zaro , Milton Antônio

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad de San Buenaventura

Repositorio:: Repositorio USB

Idioma:: eng

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description	Resumen — Los objetivos de este estudio fueron desarrollar el Laboratorio de Aprendizaje Inmersivo en Salud y Enfermería - LIASE, basado en los principales temas de bioseguridad en salud, y evaluar el proceso de aprendizaje de estudiantes de enfermería de pregrado de una universidad pública federal a través del Electroencefalograma (EEG) portátil Emotiv Insight 2.0, observación e Inventario de Motivación Intrínseca. La presente investigación contiene una metodología cualitativa-cuantitativa, exploratoria y experimental a partir de un laboratorio virtual piloto, desarrollado en el Mundo Virtual Inmersivo - IVW, representado en este estudio por Second Life - SL. La muestra estuvo compuesta por 17 estudiantes que estuvieron de acuerdo con los criterios de inclusión del estudio. Entre ellos, 9 estudiantes tenían señales EEG estables. Esos estudiantes fueron observados durante el monitoreo de la actividad cerebral por el EEG, y al final de la ruta de aprendizaje propuesta, llenaron el Inventario de Motivación Intrínseca. Inventario de Motivación Intrínseca (IMI). Los resultados se obtuvieron a través de la triangulación de los diferentes instrumentos de recolección y las variables - Estrés, Entusiasmo/Excitación, Compromiso, Enfoque/atención y Relajación, medidas y verificadas mediante el análisis de ondas cerebrales del algoritmo Emotiv, algoritmo que corresponde a las métricas de rendimiento cerebral.
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Feiler, J. B.; Stabio, M. E. (2018). Three pillars of educational neuroscience from three decades of literature. Trends in neuroscience and education, (13), 17-25. Flick, U. (2013). Introdução à metodologia de pesquisa. Porto Alegre: Penso. Fonseca, V. (2016). Importância das emoções na aprendizagem: uma abordagem neuropsicopedagógica. Rev. psicopedag, (33), 102, 365-384. http://pepsic.bvsalud.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84862016000300014&lng= pt&nrm=iso. Griol, D.; Molina J.M., Callejas, Z. (2014). An approach to develop intelligent learning environments by means of immersive virtual worlds. J. Ambient Intell. Smart Environ, (6), 2, 237–255. Harrison, T. (2013). The Emotiv mind: investigating the accuracy of the Emotiv EPOC in identifying emotions and its use in an intelligent tutoring system. Honours Report, University of Canterbury, New Zealand. Langroudi, G., Jordanous, A., Li, L. (2018). Music Emotion Capture: emotion- based generation of music using EEG. In: Emotion Modelling and Detection in social media and Online Interaction symposium at the AISB 2018 Convention, (5), Liverpool. M. P. E, Rocha. F. A. C. E.; Timmg, M. I. (2010). Emergência da Neuroeducação: a hora e a vez da neurociência para agregar valor à pesquisa educacional. Ciências & Cognição, (15), 1, 199-210. Mcauley, E., Duncan, T., Tammen, V. (1989). Psychometric Properties of the Intrinsic Motivation Inventory in a Competitive Sport Setting: A Confirmatory Factor Analysis. Research Quarterly for Exercise and Sport, (60), 1, 48–58. Murad, S.S. (2020). Brain involvement in the use of games in nursing education. Journal of Nursing Education and Practice, (7), 6. http://www.sciedupress.com/journal/index.php/jnep/article/view/7977/6684 Accessed on: 20 Jun 2020. Ng, B., Ong, A.K.K. (2018). Neurociência e ambiente de aprendizagem digital nas universidades: O que a pesquisa atual nos diz? Revista da Bolsa de Ensino e Aprendizagem, (18), 3, 116-131. Nunes, W. Zaro, M. A. (2019). Neuroempreendedorismo: como o cérebro identifica oportunidades de negócios inovadores. São Luís: EDUFARMA, 212 p. Sloan, D. Norrgran, C. (2020). A Neuroscience Perspective on Learning. Chem. Eng. (50), 1, 29, 2016. https://journals.flvc.org/cee/article/view/87714/84511. Accessed on: 10 May. Soto, V. J. (2013). Which instructional design models are educators using to design virtual world instruction? Journal of Online Learning and Teaching, (9), 3, 364. Sportsman, S. (2021). Student engagement and the brain. Collaborative Momentum Consulting. https://collaborativemomentum.com/2018/05/22/student- engagement- and-thebrain/#more-230 1/. Strmiska, M., Koudelková, Z., Žabčíková, M. (2018). Measuring brain signals using Emotiv devices, WSEAS Trans. Syst. Control, (3), p. 537–542. Tarouco, L. M. R.; Da Silva, P.F. ; Herpich f. (2020). Cognição e aprendizagem em mundo virtual imersivo [recurso eletrônico] Liane Margarida Rockenbach Tarouco, Patrícia Fernanda da Silva [e] Fabrício Herpich (Orgs.); coordenado pela SEAD/UFRGS. 2. ed. Porto Alegre: Editora da UFRGS, 355 p. Tokuhama-Espinosa, T. N. (2008). The scientifically substantiated art of teaching: A study in the development of standards in the new academic field of neuroeducation (mind, brain, and education science). Tese de Doutorado, Programa de Pós-Graduação em Educação, Capella University, Minneapolis, Minesota. Tsai, Y. C.; Lin, G. L.; Cheng, C. C. (2021). . Work-in-Progress-Development of Immersive Nursing Skills Learning System and Evaluation of Learning Effectiveness. In: International Conference of the Immersive Learning Research Network (iLRN), 7 ed., 1-3. Wang, Q.; Sourina, O. (2013). Real-time mental arithmetic task recognition from EEG signals. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, (21), 2, 225–232. Xu, J.; Zhong, B. (2018). Review on portable EEG technology in educational research. Computers in Human Behavior, (81), 340-349. Yang, X.; Li, Y. ; Wang, L.; Li, D. (2018). Development and Application of Nursing Operation Virtual Simulation Training System. In: International Conference on Engineering Simulation and Intelligent Control (ESAIC), 2018. Zaro, M. A.; Arosat, R. M., Meireles, L. R .O., Marilda, S., AZEVEDO, A. (2010). Emergência da Neuroeducação: a hora e a vez da neurociência para agregar valor à pesquisa educacional. Ciências & Cognição, (15), 1, 199-210.
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Esos estudiantes fueron observados durante el monitoreo de la actividad cerebral por el EEG, y al final de la ruta de aprendizaje propuesta, llenaron el Inventario de Motivación Intrínseca. Inventario de Motivación Intrínseca (IMI). Los resultados se obtuvieron a través de la triangulación de los diferentes instrumentos de recolección y las variables - Estrés, Entusiasmo/Excitación, Compromiso, Enfoque/atención y Relajación, medidas y verificadas mediante el análisis de ondas cerebrales del algoritmo Emotiv, algoritmo que corresponde a las métricas de rendimiento cerebral.Abstract — The objectives of this study were to develop the Laboratory of Immersive Learning in Health and Nursing - LIASE, based on the main themes of biosafety in health, and to evaluate the learning process of undergraduate nursing students from a public federal university through portable Electroencephalogram (EEG) Emotiv Insight 2.0, observation, and Intrinsic Motivation Inventory. The present research contains a qualitative-quantitative, exploratory, and experimental methodology from a pilot virtual laboratory, developed in the Immersive Virtual World - IVW, represented in this study by Second Life - SL. The sample consisted of 17 students who agreed with the inclusion criteria of the study. Among them, 9 students had stable EEG signals. Those students were observed during the monitoring of brain activity by the EEG, and at the end of the proposed learning pathway, they filled out the Intrinsic Motivation Inventory. Intrinsic Motivation Inventory (IMI). The results were obtained through triangulation of the different collection instruments and the variables - Stress, Enthusiasm/Excitement, Engagement, Focus/attention, and Relaxation, measured and verified by the Emotiv algorithm's brain wave analysis, which algorithm which correspond to the metrics of brain performance.application/pdf10.21500/20112084.73612011-79222011-2084https://hdl.handle.net/10819/28998https://doi.org/10.21500/20112084.7361engUniversidad San Buenaventura - USB (Colombia)https://revistas.usb.edu.co/index.php/IJPR/article/download/7361/5498Núm. 2 , Año 2024 : Interdisciplinary Approaches for Human Cognition: Expanding Perspectives on the Mind8327617International Journal of Psychological ResearchAndersen, S. J.; Hogan, L. (2019). Teaching advanced health assessment to nurse practitioner students using simulation. In: International Nursing Research Congress: Theory-to-Practice: Catalyzing Collaborations to Connect Globally. Held, (330), Alberta. Bell, M. W. (2008). Rumo a uma definição de "mundos virtuais". Journal of Virtual Worlds Research, (1),1. Cardoza, M. P. (2011). Neuroscience and simulation: An evolving theory of brain-based education. Clinical Simulation in Nursing, (7), 6, e205- e208. Charland, P., Léger, P. M., Sénécal, S., Courtemanche, F., Mercier, J., Skelling, Y., Labonté-Lemoyne, E. (2015). Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective. J. Vis. Exp., (101), e52627J. Corredor Camargo, J. A., Peña Cortés, C. A., Pardo García, A. (2019). Avaliação das emoções de usuários em tarefas com feedback háptico utilizando o dispositivo Emotiv Insight. INGE CUC, (15), 1, 9–16.Feiler, J. B.; Stabio, M. E. (2018). Three pillars of educational neuroscience from three decades of literature. Trends in neuroscience and education, (13), 17-25. Flick, U. (2013). Introdução à metodologia de pesquisa. Porto Alegre: Penso. Fonseca, V. (2016). Importância das emoções na aprendizagem: uma abordagem neuropsicopedagógica. Rev. psicopedag, (33), 102, 365-384. http://pepsic.bvsalud.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84862016000300014&lng= pt&nrm=iso. Griol, D.; Molina J.M., Callejas, Z. (2014). An approach to develop intelligent learning environments by means of immersive virtual worlds. J. Ambient Intell. Smart Environ, (6), 2, 237–255. Harrison, T. (2013). The Emotiv mind: investigating the accuracy of the Emotiv EPOC in identifying emotions and its use in an intelligent tutoring system. Honours Report, University of Canterbury, New Zealand. Langroudi, G., Jordanous, A., Li, L. (2018). Music Emotion Capture: emotion- based generation of music using EEG. In: Emotion Modelling and Detection in social media and Online Interaction symposium at the AISB 2018 Convention, (5), Liverpool. M. P. E, Rocha. F. A. C. E.; Timmg, M. I. (2010). Emergência da Neuroeducação: a hora e a vez da neurociência para agregar valor à pesquisa educacional. Ciências & Cognição, (15), 1, 199-210. Mcauley, E., Duncan, T., Tammen, V. (1989). Psychometric Properties of the Intrinsic Motivation Inventory in a Competitive Sport Setting: A Confirmatory Factor Analysis. Research Quarterly for Exercise and Sport, (60), 1, 48–58. Murad, S.S. (2020). Brain involvement in the use of games in nursing education. Journal of Nursing Education and Practice, (7), 6. http://www.sciedupress.com/journal/index.php/jnep/article/view/7977/6684 Accessed on: 20 Jun 2020. Ng, B., Ong, A.K.K. (2018). Neurociência e ambiente de aprendizagem digital nas universidades: O que a pesquisa atual nos diz? Revista da Bolsa de Ensino e Aprendizagem, (18), 3, 116-131. Nunes, W. Zaro, M. A. (2019). Neuroempreendedorismo: como o cérebro identifica oportunidades de negócios inovadores. São Luís: EDUFARMA, 212 p.Sloan, D. Norrgran, C. (2020). A Neuroscience Perspective on Learning. Chem. Eng. (50), 1, 29, 2016. https://journals.flvc.org/cee/article/view/87714/84511. Accessed on: 10 May. Soto, V. J. (2013). Which instructional design models are educators using to design virtual world instruction? Journal of Online Learning and Teaching, (9), 3, 364. Sportsman, S. (2021). Student engagement and the brain. Collaborative Momentum Consulting. https://collaborativemomentum.com/2018/05/22/student- engagement- and-thebrain/#more-230 1/. Strmiska, M., Koudelková, Z., Žabčíková, M. (2018). Measuring brain signals using Emotiv devices, WSEAS Trans. Syst. Control, (3), p. 537–542. Tarouco, L. M. R.; Da Silva, P.F. ; Herpich f. (2020). Cognição e aprendizagem em mundo virtual imersivo [recurso eletrônico] Liane Margarida Rockenbach Tarouco, Patrícia Fernanda da Silva [e] Fabrício Herpich (Orgs.); coordenado pela SEAD/UFRGS. 2. ed. Porto Alegre: Editora da UFRGS, 355 p. Tokuhama-Espinosa, T. N. (2008). The scientifically substantiated art of teaching: A study in the development of standards in the new academic field of neuroeducation (mind, brain, and education science). Tese de Doutorado, Programa de Pós-Graduação em Educação, Capella University, Minneapolis, Minesota. Tsai, Y. C.; Lin, G. L.; Cheng, C. C. (2021). . Work-in-Progress-Development of Immersive Nursing Skills Learning System and Evaluation of Learning Effectiveness. In: International Conference of the Immersive Learning Research Network (iLRN), 7 ed., 1-3. Wang, Q.; Sourina, O. (2013). Real-time mental arithmetic task recognition from EEG signals. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, (21), 2, 225–232. Xu, J.; Zhong, B. (2018). Review on portable EEG technology in educational research. Computers in Human Behavior, (81), 340-349. Yang, X.; Li, Y. ; Wang, L.; Li, D. (2018). Development and Application of Nursing Operation Virtual Simulation Training System. In: International Conference on Engineering Simulation and Intelligent Control (ESAIC), 2018. Zaro, M. A.; Arosat, R. M., Meireles, L. R .O., Marilda, S., AZEVEDO, A. (2010). Emergência da Neuroeducação: a hora e a vez da neurociência para agregar valor à pesquisa educacional. Ciências & Cognição, (15), 1, 199-210.info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0https://revistas.usb.edu.co/index.php/IJPR/article/view/7361Biological Risk ContainmentNursing EducationVirtual LabsNeuroeducationSimulation TrainingContención de riesgo biológicoEducación en enfermeríaLaboratorios virtualesNeuroeducaciónEntrenamiento con simulaciónMonitorización del aprendizaje en enfermería mediante el electroencefalograma y el Inventario de Motivación Intrínseca - IMIMonitorización del aprendizaje en enfermería mediante el electroencefalograma y el Inventario de Motivación Intrínseca - IMIArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPublicationOREORE.xmltext/xml2631https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/6a11ab02-a0b2-4e4b-b2f1-fff9d4237954/download3dcef662fbb7e733642b7d2ff681dbb4MD5110819/28998oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/289982025-08-22 11:59:35.487http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0https://bibliotecadigital.usb.edu.coRepositorio Institucional Universidad de San Buenaventura Colombiabdigital@metabiblioteca.com

Monitorización del aprendizaje en enfermería mediante el electroencefalograma y el Inventario de Motivación Intrínseca - IMI

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