Artificial intelligence in the analysis of emotions of nursing students undergoing clinical simulation / Inteligencia artificial en el análisis de las emociones de estudiantes de enfermería sometidos a simulación clínica / Inteligência artificial na análise das emoções dos estudantes de enfermagem submetidos à simulação clínica
Rev. bras. enferm
; 76(supl.4): e20210909, 2023. graf
Article
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LILACS-Express
| LILACS, BDENF
| ID: biblio-1431559
Biblioteca responsable:
BR1.1
ABSTRACT
ABSTRACT Objective:
to assess nursing students' emotions undergoing maternal-child clinical simulation.Methods:
an observational study, carried out between June and July 2019. The Focus Group technique was used, with 28 nursing students, randomly distributed into three groups, with qualitative (Bardin technique) and quantitative data (Artificial Intelligence) analysis, to analyze emotions through facial expressions, tone of voice and description of speeches.Results:
we defined two categories "It was not easy, it was very stressful"; and "Very valuable experience". In Artificial Intelligence, emotional distribution between face, voice and speech revealed a prevalence of negative valence, medium-high degree of passivity, medium power to control the situation and medium-high degree of obstruction in task accomplishment. Final considerations this study revealed an oscillation between positive and negative emotions, and shows to the importance of recognizing them in the teaching-learning process in mother-child simulation.RESUMEN
RESUMEN Objetivo:
evaluar las emociones de estudiantes de enfermería en la experiencia de simulación clínica materno-infantil.Métodos:
estudio observacional, realizado entre junio y julio de 2019. Se utilizó la técnica de Grupo Focal, con 28 estudiantes de enfermería, distribuidos aleatoriamente en tres grupos, con análisis de datos cualitativos (técnica de Bardin) y datos cuantitativos (Inteligencia Artificial), para el análisis de emociones a través de expresiones faciales, tono de voz y descripción de discursos.Resultados:
definimos dos categorías "No fue fácil, fue muy estresante"; y "Experiencia muy valiosa". En la Inteligencia Artificial, la distribución emocional entre rostro, voz y habla reveló un predominio de valencia negativa, grado medio-alto de pasividad, poder medio para controlar la situación y grado medio-alto de obstrucción en la realización de la tarea. Consideraciones finales este estudio reveló una oscilación entre emociones positivas y negativas, y apunta a la importancia de reconocerlas en el proceso de enseñanza-aprendizaje en la simulación madre-hijo.RESUMO
RESUMO Objetivo:
avaliar as emoções dos estudantes de enfermagem na vivência da simulação clínica materno-infantil.Métodos:
estudo observacional, realizado entre junho e julho de 2019. Utilizada a técnica de Grupo Focal, com 28 estudantes de enfermagem, distribuídos aleatoriamente em três grupos, com análise dos dados qualitativa (técnica de Bardin) e quantitativa (Inteligência Artificial), para a análise das emoções através das expressões faciais, tom de voz e descrição das falas.Resultados:
definiram-se duas categorias "Não foi fácil, foi muito estressante"; e "Experiência muito valiosa". Na Inteligência Artificial, a distribuição emocional entre face, voz e fala revelou prevalência da valência negativa, médio-alto grau de passividade, médio poder de controle da situação e médio-alto grau de obstrução na realização da tarefa. Considerações finais este estudo revelou oscilação entre emoções positivas e negativas, e aponta para a importância de reconhecê-las no processo de ensino-aprendizagem na simulação materno-infantil.
Emociones; Emotions; Emoções; Enfermagem; Enfermería; Entrenamiento con Simulación de Alta Fidelidad; Estudantes de Enfermagem; Estudiantes de Enfermería; Nursing Students; Nursing; Simulación; Simulation; Simulação; Training with High Fidelity Simulation; Treinamento com Simulação de Alta Fidelidade
Texto completo:
1
Bases de datos:
BDENF
/
LILACS
Tipo de estudio:
Clinical_trials
/
Observational_studies
/
Qualitative_research
/
Risk_factors_studies
Idioma:
En
Revista:
Rev. bras. enferm
Asunto de la revista:
ENFERMAGEM
Año:
2023
Tipo del documento:
Article
País de afiliación:
Brasil