Computadora innovadora y novedosa

Aug 19, 2023

BMC Medical Education volumen 23, número de artículo: 560 (2023) Citar este artículo

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Detalles de métricas

Un mecanismo de prueba eficaz para evaluar el conocimiento y las habilidades clínicas de los profesionales sanitarios principiantes es importante para proporcionar competencia clínica y mejorar la atención al paciente. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar tipos de elementos de prueba novedosos e innovadores basados ​​en computadora (Inno-CBT) para su aplicación en el examen nacional de profesionales de la salud coreanos.

Este estudio exploratorio fue realizado entre mayo de 2021 y marzo de 2022 por un equipo de profesores de escuelas de farmacia de Corea del Sur. Se realizó una búsqueda bibliográfica mediante PubMed, Google Scholar, RISS, Web of Science y KoreaMed. Se incluyeron presentaciones en foros, artículos de prensa e informes previos del Instituto de Examen de Licencias para Personal de Salud de Corea (KHPLEI). Se llevaron a cabo talleres, se recopiló y conceptualizó información e ideas, y se diseñaron, redactaron y refinaron tipos de elementos. Al repetir este proceso, se finalizaron los tipos de elementos de Inno-CBT.

Se desarrollaron cuarenta y un tipos de elementos de Inno-CBT con 28 subtipos. En estos tipos novedosos se utilizaron nuevas tecnologías digitales, como una interfaz de medios reactiva y responsiva, una inserción de animación, incrustación de multimedia y navegación en red. Se anticipó que estos tipos de elementos de Inno-CBT medirían eficazmente las habilidades en conocimientos de atención médica, habilidades de resolución de problemas y comportamientos profesionales. Algunas barreras potenciales para implementar los tipos de elementos de Inno-CBT incluyen la dificultad de los elementos, la falta de familiaridad operativa, la complejidad en los protocolos de puntuación y la seguridad de la red.

Se desarrollaron una variedad de estilos de nuevos tipos de ítems de Inno-CBT para evaluar las habilidades profesionales multifacéticas y profundas requeridas por los profesionales de la salud. Antes de implementar estos tipos de ítems en el examen nacional, se debe realizar la validación de ítems y el soporte técnico.

Informes de revisión por pares

Durante la última década se ha enfatizado la importancia de la competencia clínica en los profesionales en etapa inicial. Se han realizado esfuerzos para mejorar el plan de estudios escolar de los programas de aprendizaje experiencial ofreciendo diferentes entornos sanitarios y tecnologías sanitarias avanzadas [1]. Al mismo tiempo, se ha solicitado un mecanismo de prueba eficaz para evaluar el conocimiento y las habilidades clínicas de los candidatos a fin de garantizar su preparación para ingresar a la profesión sanitaria.

Se ha introducido en las pruebas de obtención de licencia una prueba basada en computadora (CBT) que integra la tecnología de la información (TI) [2]. En comparación con una prueba en papel (PBT), una CBT ofrece varias ventajas, incluidos múltiples métodos de evaluación, tiempos de prueba cortos y enfoques de evaluación más confiables [3, 4]. Una TCC también proporciona datos longitudinales de las evaluaciones, lo que permite identificar tendencias y mejoras en el rendimiento del aprendizaje. Además, la TCC puede adaptar fácilmente las preguntas del examen según el nivel de dificultad y el propósito de la evaluación [5]. Además, los examinados pueden obtener los resultados de la evaluación rápidamente a partir de un protocolo de puntuación automatizado [3,4,5,6]. No obstante, los tipos de ítems de la TCC utilizados actualmente generalmente tienen estructuras demasiado simples para evaluar las habilidades precisas y los conceptos complejos de las ciencias de la salud que a menudo se encuentran en los entornos de práctica actuales. Los tipos de ítems del examen administrado por el Instituto de Examen de Licencias para el Personal de Salud de Corea (KHPLEI) se componen predominantemente de tipos de ítems de opción múltiple (MCIT) de tipo A (una única mejor respuesta entre cinco opciones). Mientras tanto, el Consejo Nacional de Juntas Estatales de Enfermería ha solicitado nuevos tipos de elementos de TCC [7]; sin embargo, los tipos de elementos recientemente desarrollados tienen una diversidad limitada y su aplicabilidad aún no se ha establecido completamente.

En este estudio, presentamos tipos de elementos CBT (Inno-CBT) novedosos e innovadores, que incorporan las funciones de las diversas interfaces de usuario de la tecnología basada en computadora. Este estudio tuvo como objetivo mejorar la calidad de las pruebas y su usabilidad en los exámenes nacionales para profesionales de la salud.

Este fue un estudio exploratorio realizado entre mayo de 2021 y marzo de 2022 y en el que participaron 14 profesores de varias escuelas de farmacia de Corea del Sur. Estos investigadores fueron elegidos específicamente debido a su experiencia previa en el desarrollo de preguntas de prueba para el Examen de Licencia de Personal de Salud de Corea (KHPLE) y tenían un doctorado. títulos en campos como ciencias básicas, ciencias farmacéuticas aplicadas y farmacia industrial y clínica. El estudio recibió la aprobación de la Junta de Revisión Institucional (IRB) de la Ewha Womans University, con el número de registro del IRB ewha-202112-0022-03. Los participantes dieron su consentimiento otorgando aprobación para participar en el estudio. Se realizó una búsqueda bibliográfica para recopilar información sobre el estado de desarrollo y las tendencias de los tipos de elementos de la TCC en varios exámenes de licencia a través de bases de datos como PubMed, Google Scholar, RISS, Web of Science y KoreaMed. También se incluyeron presentaciones en foros en comités de juntas internacionales, artículos de medios e informes de investigación de KHPLEI [8,9,10,11,12]. También se recopilaron tipos de elementos de TCC preexistentes utilizados en exámenes para profesiones sanitarias. Los tipos de elementos multimedia no fueron el foco de atención, ya que ya se han utilizado en algunos exámenes nacionales en Corea del Sur. Este estudio fue revisado por un experto de KHPLEI para mejorar la idoneidad de la recopilación de datos y la dirección de la investigación.

Se utilizó el siguiente procedimiento para desarrollar tipos de elementos de Inno-CBT:

Etapa de preparación: KHPLEI brindó al equipo de investigación una presentación sobre estudios previos relacionados con los tipos de elementos típicos de PBT y CBT en exámenes nacionales para profesionales de la salud y la demanda para el desarrollo de nuevos tipos de elementos de CBT. Nuestro equipo de investigación también recopiló tipos de elementos de TCC preexistentes a partir de la búsqueda bibliográfica y organizó los sitios web de varias organizaciones.

Etapa de desarrollo: se asignó a cada investigador la tarea de crear un borrador de nuevos tipos de elementos de Inno-CBT basados ​​en los tipos de elementos de CBT a los que se hace referencia para satisfacer mejor nuestras necesidades antes de asistir a una sesión de taller. El equipo de investigación se dividió en cuatro grupos, cada uno con un líder de equipo. En el primer taller, los investigadores reunieron e intercambiaron ideas sobre nuevas características para incluir en nuevos tipos de elementos de Inno-CBT. Se les animó a compartir sus ideas entre los grupos.

Etapa de evaluación y resumen: durante los talleres, el equipo de investigación discutió la usabilidad y funcionalidad de los borradores de tipos de elementos de Inno-CBT creados por los investigadores individuales, así como su aplicabilidad a los exámenes nacionales. La usabilidad se refiere a la capacidad de los desarrolladores de elementos para desarrollar elementos y de los usuarios para resolverlos sin dificultades técnicas. La funcionalidad se refiere al grado en que los elementos de la prueba pueden medir de manera efectiva y correcta las habilidades solicitadas en los exámenes. Al final de los talleres, cada grupo resumió los tipos de elementos Inno-CBT recientemente desarrollados, destacando las características clave, incluida la categoría de tipos de elementos, sus características, la usabilidad para los examinados, las ventajas y limitaciones en la fidelidad y la aplicabilidad a KHPLE.

El refinamiento se logró de forma iterativa a través de procesos de retroalimentación y revisión. La retroalimentación fue proporcionada por grupos individuales o por todo el equipo durante los talleres. La aplicabilidad de los tipos de ítems al KHPLE se evaluó más a fondo mediante la revisión de informes de KHPLEI [8,9,10,11,12], y los hallazgos se aplicaron para optimizar los tipos de ítems. Finalmente, los tipos de elementos fueron nombrados y categorizados según los conceptos objetivo innovadores de cada tipo (Fig. 1).

Categoría de tipos de elementos de Inno-CBT

Los tipos de ítems de la TCC se clasificaron en tres clases principales según sus características: los semánticos (A), los técnicos (B) y los varios (C). Cada clase se compone nuevamente de una estructura jerárquica de categorías y subcategorías, y se presentan los tipos de elementos correspondientes a cada subcategoría. (A) La clase semántica se compone de categorías de "disposición", "clasificación", "comparación", "finalización" y "coincidencia". (B) La clase técnica incluye las categorías 'multimedios', 'navegación', 'herramienta de simulación', 'detección de imágenes' y 'respuesta al usuario'. (C) Los tipos de artículos de clase miscelánea que no

Recopilamos 21 tipos de elementos de TCC preexistentes y 20 tipos de elementos de Inno-CBT desarrollados recientemente. Para garantizar una comprensión integral, clasificamos estos 41 tipos de elementos de la TCC según sus características (consulte la Tabla 1 del suplemento, que describe detalladamente los 41 tipos de elementos identificados y desarrollados, junto con ejemplos). Para clasificar los tipos de elementos, identificamos puntos en común de varias características y los organizamos en una estructura jerárquica.

En el nivel más alto, dividimos los tipos de elementos en tres clases: la clase "semántica", la clase "técnica" y la clase "varios". La clase "semántica" consta de tipos de ítems que reflejan los tipos de habilidades que se miden, mientras que la clase "técnica" se basa en las habilidades que se utilizan característicamente en los tipos de ítems de la TCC. Los tipos de artículos que no pertenecían a estas dos categorías se clasificaron como "varios".

Cada clase se dividió además en una estructura jerárquica de 'categoría' y 'subcategoría', y los 'tipos de elementos' correspondientes se presentaron en la Fig. 1. La clase 'semántica' incluye categorías como 'disposición', 'clasificación', ' comparación", "finalización" y "emparejamiento", que se agrupan según el tipo de habilidades que se miden. Estas categorías se dividieron en subcategorías que describen el método de implementación de los elementos. La clase "técnica" incluye categorías como "multimedia", "navegación", "herramienta de simulación", "detección de imágenes" y "responsivo al usuario", que se agrupan según los tipos de tecnología utilizada. Estas categorías también se subdividieron en subcategorías que indicaban los detalles de la tecnología. Por ejemplo, la categoría 'coincidencia' en la clase 'semántica' tiene tres subcategorías: coincidencia de línea, coincidencia de lista y coincidencia de tabla. Los tres tipos de elementos de la TCC relacionados con estas subcategorías se denominaron "coincidencia", "coincidencia aleatoria de respuestas cortas" y "matriz/cuadrícula", respectivamente.

Descubrimos que los tipos de elementos de la TCC preexistentes incluyen tipos de preguntas simples como "pajarita", "cálculo", "verdadero o falso" y "coincidencia", así como tipos de preguntas más complejos como "escenario de medios enriquecidos". Generalmente, la mayoría de los tipos de elementos preexistentes se han utilizado como herramientas de apoyo al aprendizaje asistido a través de un programa basado en la web dentro de un sistema de gestión del aprendizaje (LMS). Curiosamente, la mayoría de los tipos de ítems desafiantes rara vez se han utilizado en exámenes nacionales. El tipo de elemento más implementado entre ellos fue el tipo de elemento "multimedia".

Los tipos de elementos Inno-CBT recientemente desarrollados ofrecieron varias características que reflejan la transformación en el sistema de prestación de atención médica y una amplia gama de cambios ambientales innovadores en la atención médica. (Se pueden encontrar descripciones detalladas y ejemplos de todos los tipos de elementos en los Datos complementarios). Los tipos de elementos de 'tamizado dinámico' y 'búsqueda de información' tienen ventajas a la hora de medir la capacidad de tratar datos de información sanitaria. El 'cribado dinámico', especialmente, evalúa las habilidades para identificar y reconocer la pertinencia de la información para resolver problemas. El tipo de elemento 'búsqueda de información', que es similar al 'tamizado dinámico' pero requiere un entorno de navegación web, puede medir las habilidades de navegación web para encontrar información de forma selectiva extrayendo información no requerida de los sitios de información de destino.

Algunos tipos de elementos se desarrollaron para reflejar entornos de atención médica digitales. Por ejemplo, el tipo de elemento "chat" simulaba una conversación basada en técnicas digitales, como un chatbot. Este tipo de elemento presumiblemente podría ocurrir entre pacientes y profesionales de la salud. Los "medios enriquecidos" fueron otro tipo de elemento novedoso que requiere una técnica de respuesta interactiva. Fue desarrollado para evaluar la capacidad de afrontar riesgos en los procedimientos de atención al paciente.

Se desarrollaron otros tipos de ítems para evaluar el nivel de comprensión de los principios experimentales, la interpretación de los resultados de laboratorio y los procedimientos de tratamiento. Estos ejemplos fueron "botón de acción", "equilibrio condicional", "exhibiciones dinámicas y respuesta construida" y "contenedor de resolución".

Además, se diseñaron ciertos tipos de ítems para medir el conocimiento conceptual de las ciencias de la salud utilizando formas simples. Uno de esos tipos de ítem, "equilibrio", fue diseñado específicamente para medir la capacidad de comprender el concepto de beneficio y riesgo, priorizar los procesos de toma de decisiones, evaluar la equivalencia de potencia y evaluar la rentabilidad. El tipo de elemento "mosaico" se desarrolló para evaluar la capacidad de encontrar una pieza clave del rompecabezas para completar el cuadro completo, como identificar un compuesto químico para completar un ciclo de reacción bioquímica de un proceso fisiológico humano. Además, este tipo de ítem podría aplicarse para evaluar la capacidad de los examinados para encontrar un medicamento o tratamiento requerido como un proceso paso a paso siguiendo algoritmos de tratamiento. Los tipos de ítems de 'pajarita', 'embudo' y 'diagrama de Venn' se desarrollaron para evaluar las habilidades de resolución de problemas al determinar componentes relacionados de antes y después, causa y resultado, y estructuras jerárquicas mediante el reconocimiento de diagramas conceptuales. Estos tipos de elementos pueden ayudar a evaluar la capacidad de analizar situaciones complejas y comprender las relaciones entre los diferentes elementos de un sistema.

Además, se introdujeron una variedad de estilos de opciones en los tipos de elementos de Inno-CBT, como "desplegable (cloze)", "arrastrar y soltar", "arrastrar y hacer clic" y "arrastrar hacia afuera y hacia adentro". Estos diferentes estilos de opciones pueden agregar diversidad e interactividad al examen, así como evaluar diferentes habilidades cognitivas como la atención al detalle y el razonamiento espacial.

Los objetivos de los exámenes de licencia nacional son evaluar los conocimientos, habilidades y comportamientos básicos de los profesionales nuevos en su práctica en Corea del Sur. Esas prácticas se incluyeron de diferentes maneras, como la preparación para prácticas seguras, la gestión de la incertidumbre y la prestación de atención centrada en la persona. Por lo tanto, los exámenes deben estar actualizados para garantizar que reflejen las prácticas médicas cotidianas de la vida real. En ese sentido, se necesitan tipos de ítems novedosos y los exámenes deben aplicarse con cualquier perspectiva de la intención de los desarrolladores de la prueba de medir la capacidad de los examinados. Estos tipos de ítems son útiles al evaluar competencias complejas, como la práctica clínica; las preguntas frecuentes están limitadas en la cantidad de información obtenida sobre la comprensión de algunos fenómenos por parte del examinado. Además, las preguntas frecuentes no son representaciones realistas de actividades que ocurren en la práctica, por lo que los tipos de ítems novedosos pueden evaluar mejor la gran cantidad de actividades reales que ocurren en la práctica.

Desarrollamos 41 tipos de elementos de Inno-CBT e incorporamos herramientas novedosas e innovadoras que pueden evaluar las habilidades y la preparación de conocimientos de los profesionales de la salud de nivel básico. Los procedimientos clave de desarrollo incluyeron identificar necesidades de nuevos tipos de elementos, crear y adoptar características innovadoras, diseñar prototipos, refinar y revisar, y definir tipos de elementos [13, 14].

La atención sanitaria ha estado atravesando importantes transformaciones digitales debido a la gran cantidad de tecnologías de medios de información y comunicación social [15]. El uso de aplicaciones móviles de atención médica, registros médicos electrónicos (EHR) y sitios web de organizaciones profesionales se ha convertido en una práctica de rutina diaria. Dadas las circunstancias, las medidas para utilizar y clasificar la información necesaria para la resolución de problemas suelen ser de naturaleza tentativa; sin embargo, los profesionales de la salud deben cultivar la capacidad de discernir y seleccionar información básica con confianza.

Nuestro objetivo principal era desarrollar tipos de ítems que reflejaran los cambios recientes en las prácticas de atención médica, donde los métodos de entrega como las preguntas de opción múltiple (MCQ) no eran adecuados y, en última instancia, implementar nuevos tipos de ítems en el KHPLE. Por lo tanto, nuestro equipo de investigación dio prioridad a los tipos de ítems de 'cribado dinámico' y 'búsqueda de información' para su empleo en el KHPLE. Además, también se recomendó el tipo de ítem "chat" debido a su alta aplicabilidad para evaluar la capacidad de comunicación virtual en la era de la transformación digital del entorno sanitario. Compartir opiniones y entablar conversaciones utilizando herramientas de mensajes de texto se ha utilizado ampliamente porque son rápidas y sencillas. Además, se ha enfatizado la eficacia, especialmente debido al distanciamiento social de la reciente pandemia [16] y la demanda pública de atención remota para personas aisladas que viven solas [17]. Esto fue consistente con el estudio de de Oliveira et al. (2021), en el que los mensajes de texto fueron herramientas útiles para apoyar a personas con sospecha de COVID-19 que experimentaron aislamiento domiciliario [17].

Anteriormente, el tipo de elemento "multimedia" se había aplicado en KHPLE [12] y en otros países [18, 19]. La fidelidad del examen fue mejorando al incorporar imágenes, sonidos, animaciones y videoclips. Los tipos de ítems con alta fidelidad también se consideraron con un tipo de ítem de "punto caliente" en lugar de un simple "clic" debido a la presencia de "distractores" en un ítem de "punto caliente". Por ejemplo, los examinados tienen la tarea de seleccionar la ubicación exacta de una lesión artrítica en una pantalla de rayos X de rodilla, mientras que una pantalla de computadora detecta la ubicación del cursor de los examinados en cada parte de la imagen.

Había algunos tipos de elementos que podrían considerarse para los exámenes nacionales. Un tipo de objeto "operado por máquina" requería una tecnología de reproducción de habilidades operativas. A pesar del apoyo tecnológico necesario, este tipo de ítem evaluaba directamente las habilidades prácticas (p. ej., manipulación de una calculadora, un dispositivo de monitorización de electrocardiograma y un desfibrilador).

Además, también se identificó el potencial de los tipos de ítems de 'diagrama de flujo', 'cuadrícula/matriz' y 'clasificación/ordenamiento' en los exámenes nacionales para medir el conocimiento sobre la secuenciación de órdenes o la priorización de procedimientos médicos. La 'pajarita' y la 'matriz' podrían usarse de manera similar para evaluar la resolución de problemas. Sin embargo, estos tipos de elementos pueden requerir protocolos de puntuación para puntos parciales o ponderados, y el control del nivel de dificultad depende del número de múltiples respuestas correctas. Los tipos de ítems de "formatos abstractos" y "conjunto de pedidos" tuvieron ventajas para medir la exhaustividad en el razonamiento clínico. Por ejemplo, el 'conjunto de órdenes' evaluó la capacidad de resolver secuencias de procedimientos, que es una habilidad crucial para los profesionales de la salud, pero este tipo de ítems tenían baja prioridad para ser implementados debido a la restricción de tiempo asignado para una pregunta en el examen nacional.

Los ítems de opción tipo A (MCQ) han sido el tipo de ítem más común en los exámenes nacionales en Corea del Sur. En este estudio, propusimos diferentes estilos de opciones, como "arrastrar y soltar", "arrastrar hacia adentro y hacia afuera", "desplegable (cloze)" y "marcar", así como una simple opción de "hacer clic". Estos estilos impedirían conseguir una suposición afortunada.

Además, las características adicionales de los tipos de elementos 'combinados' y 'extendidos' brindaron libertad en la expansión y mayor aplicabilidad de los tipos de elementos existentes. Se construyó un tipo de ítem 'combinado' con la combinación de dos o más tipos de ítem, y un tipo de ítem 'extendido' era el tipo de ítem que permitía un escenario de caso en la raíz (parte de la pregunta de un ítem). Por ejemplo, el tipo de elemento "medios enriquecidos extendidos" consistía en un "medios enriquecidos" que contenía un guión de caso, y un "sonido multimedia enriquecido combinado" incluía las características de un "medios enriquecidos" y un archivo de sonido de un elemento "multimedia". tipo. Además, debido a que los distintos tipos de tallo se pueden mezclar y combinar con diferentes estilos de opciones (una lista de respuestas a elegir) de muchas maneras, los tipos de ítems de Inno-CBT podrían proporcionar tipos de ítems adicionales con alta flexibilidad para adaptarse al Propósito de las preguntas del examen.

El cambio a tipos de ítems Inno-CBT desde PBT y tipos de ítems CBT tradicionales podría aumentar la dificultad para los usuarios debido a la complejidad del contenido y la tecnología desconocida del usuario en el funcionamiento de la computadora [20]. La complejidad del contenido podría deberse a los tipos de elementos, incluidos casos extensos, una serie de subpreguntas, más de una respuesta correcta y la instalación de una herramienta de cálculo para resolver preguntas. Además, los examinados pueden quejarse de sentirse fatigados por dedicar más tiempo a resolver las preguntas del examen porque pueden enfrentar diferentes tipos de elementos. Es necesario controlar la dificultad, la discriminación y el discernimiento de los ítems al aplicar Inno-CBT a una pregunta de prueba.

Los protocolos de puntuación de los ítems de TCC actualmente disponibles utilizan un método de puntuación numérico correcto convencional. Las respuestas correctas se califican con un valor positivo, las respuestas incorrectas y las respuestas ausentes u omitidas con un valor de cero según las preguntas frecuentes de tipo A en Corea del Sur. Una preocupación importante del protocolo de puntuación era que los estudiantes pudieran responder correctamente mediante adivinanzas. Los tipos de elementos de Inno-CBT pueden reducir las posibilidades de adivinar la respuesta correcta; sin embargo, aún persisten las preocupaciones sobre la adopción de un sistema de puntuación justo con una variedad de tipos de ítems. Es importante destacar que se deben desarrollar rúbricas de puntuación y protocolos de tipos de ítems de Inno-CBT teniendo en cuenta los diferentes tipos, niveles de dificultad y el número de respuestas correctas para cada tipo de ítem. También es necesario preparar protocolos de puntuación automática para los resultados inmediatos de las pruebas después de calificar como todo o nada, parcial o puntuación ponderada diferente, lo cual fue mencionado con perspectivas similares en el Examen de Licencia del Consejo Nacional para Enfermeras Registradas en los EE. UU. [21].

Descubrimos que faltaban infraestructuras de soporte técnico para implementar nuevos tipos de elementos. Por ejemplo, el 'chat' requiere la tecnología de mostrar un texto de entrada seguido de una respuesta de salida de maneras alternas; 'punto de acceso' requiere una técnica de reconocimiento de un cursor que apunta a una ubicación en la pantalla de la computadora; la 'búsqueda de información' requiere credenciales de acceso y recuperación de los servidores de datos manteniendo al mismo tiempo un alto nivel de seguridad de la información para evitar eventos fraudulentos; y los 'medios enriquecidos' y la 'simulación' requieren soporte de TI para operar una amplia gama de medios interactivos digitales dentro de un escenario. Se encontraron varias soluciones comerciales, como un LMS para la educación primaria y secundaria [22, 23], pero no para exámenes profesionales de la salud.

Para una implementación fluida de los tipos de elementos de Inno-CBT, es necesario validar la confiabilidad e idoneidad de cada tipo de elemento y se debe continuar con el control de calidad. Se debe considerar la priorización de una implementación gradual de los tipos de ítems en los exámenes nacionales. Además, es necesario ofrecer sesiones educativas para los redactores de ítems para introducir estructuras, caracterizaciones y la capacidad específica de evaluar tipos de ítems individuales. Además, sería esencial una plataforma informática que permitiera a los redactores experimentar los elementos de demostración del edificio. Además, es necesario proporcionar a los examinados un manual sobre cómo preparar las pruebas Inno-CBT y sitios web de tutoriales para practicar técnicas de maniobra.

La inversión en la creación de un sistema de desarrollo de productos sostenible y empresas de gestión de sistemas es un problema inminente. Además, se debe garantizar la confidencialidad de los artículos y la seguridad en Internet durante los exámenes. Además, se debe reservar la capacidad del servidor para gestionar el intenso tráfico de conexión durante una prueba. Se justifica un estudio piloto para aplicar los tipos de elementos Inno-CBT en un futuro próximo. Dicho estudio evaluaría la viabilidad de los tipos de elementos de Inno-CBT mediante la gestión de la dificultad de la prueba, el sistema de puntuación y la seguridad de la prueba.

Algunas limitaciones están presentes en el estudio. No se empleó el análisis cualitativo durante la etapa de evaluación y resumen, pero el equipo de investigación dedicó un esfuerzo considerable a participar en discusiones y revisiones integrales para evaluar los tipos de elementos recientemente desarrollados. Otra limitación sería que el estudio solo incluyó a los profesores de las escuelas de farmacia. No obstante, el proceso de desarrollo implicó un esfuerzo de colaboración entre expertos internos y externos especializados en el campo de varios profesionales de la salud, incluida la facultad de medicina.

Desarrollamos nuevos tipos de elementos de Inno-CBT para evaluaciones en exámenes de licencia nacionales. Estos tipos de elementos de Inno-CBT pueden contribuir a medir las competencias y capacidades de los profesionales sanitarios principiantes de una manera multifacética y en profundidad. Cabe señalar que se debe establecer suficiente validez y confiabilidad antes de implementar los tipos de ítems en los exámenes nacionales.

Todos los datos generados o analizados durante este estudio se incluyen en este artículo publicado.

Prueba basada en computadora

historia clínica electrónica

Historia clínica electrónica

Tecnología de la información y la comunicación

Prueba innovadora basada en computadora

Tecnologías de la información

Examen de licencia de personal sanitario de Corea

Instituto de Examen de Licencias para Personal Sanitario de Corea

Sistema de apoyo a la gestión del aprendizaje.

Tipo de elemento de opciones múltiples

Prueba en papel

Lim WK. Currículos disfuncionales de aprendizaje basado en problemas: resolviendo el problema. BMC Educación Médica. 2012;12:89.

Artículo de Google Scholar

Melnick DE, Clauser BE. Pruebas informáticas para la obtención de licencias y certificaciones profesionales de profesionales de la salud. En: Bartram D, Hambleton R, editores. Pruebas por computadora e Internet: problemas y avances. 1ª edición. Hoboken, Nueva Jersey: John Wiley & Sons Ltd.; 2006. págs.165 – 86.

Google Académico

Cantillon P, Irish B, Sales D. Uso de computadoras para la evaluación en medicina. Bmj-Brit Med J. 2004;329(7466):606–9.

Artículo de Google Scholar

Vrabel M. Métodos de prueba computarizados versus métodos de prueba con lápiz y papel para un examen de certificación de enfermería: una revisión de la literatura. Cin-Comput Inf Nu. 2004;22(2):94–8.

Artículo de Google Scholar

Im EJ, Lee WK, Lee YC, Choe BH, Chung SK, Lee TH, et al. Desarrollo de pruebas por computadora (CBT) y encuestas de reconocimiento de estudiantes sobre CBT. Coreano J Med Educ. 2008;20(2):145–54.

Artículo de Google Scholar

Kim M, Han Ch. Una encuesta sobre la percepción y satisfacción de los estudiantes de medicina tradicional coreanos en pruebas por computadora. SPKOM. 2021;25(3):57–71.

Google Académico

Consejo Nacional de Juntas Estatales de Enfermería (NCSBN). Plan de pruebas detallado NCLEX-RN® 2016: versión para educadores. 2016. https://www.ncsbn.org/2016_RN_DetTestPlan_Educator.pdf. Consultado el 7 de febrero de 2022.

Han Ch, Kim M, Hwangbo M, Jeong M. Plan de introducción de pruebas por computadora para el examen nacional de médicos coreanos y desarrollo y evaluación de preguntas en preparación. Instituto de Examen de Licencias de Personal Sanitario de Corea. 2021. https://rnd.kuksiwon.or.kr/last/selectFileDown.do?attach_id=2021041200001.

Huh S, Lim EY, Yim MK. Estudio sobre pruebas basadas en dispositivos inteligentes: plan de ejecución de SBT. Instituto de Examen de Licencias de Personal Sanitario de Corea. 2016. https://rnd.kuksiwon.or.kr/last/selectFileDown.do?attach_id=2016101400002.

Hwang KS, Shin J, Kim NJ, Ryu JK, Lee CJ, Lee SK et al. Un estudio sobre el desarrollo de preguntas multimedia para la aplicación de la prueba informática del examen nacional de técnico dental. Instituto de Examen de Licencias de Personal Sanitario de Corea. 2020. https://rnd.kuksiwon.or.kr/last/selectFileDown.do?attach_id=2021012500001.

Ma DS, Kim YJ, Kim J, Park BK, Park HJ, Shin DH et al. Un estudio sobre la integración temática y el desarrollo de tipos de preguntas para el examen odontológico nacional. Instituto de Examen de Licencias de Personal Sanitario de Corea. 2021. https://rnd.kuksiwon.or.kr/last/selectFileDown.do?attach_id=2021032500001.

Yim MK, Seo M, Huh S. Un estudio sobre el desarrollo de pruebas informáticas para el examen de licencia del personal sanitario de Corea. Instituto de Examen de Licencias de Personal Sanitario de Corea. 2014. https://rnd.kuksiwon.or.kr/last/selectFileDown.do?attach_id=2016082400003.

Parshall CG, Harmes JC. Mejorar la calidad de los tipos de elementos innovadores: cuatro tareas de diseño y desarrollo. JATT. 2009;10(1):1–20.

Google Académico

Parshall CG, Harmes JC, Davey T, Pashley PJ. Artículos innovadores para pruebas computarizadas. En: van der Linden WJ, Glas CAW, editores. Elementos de las pruebas adaptativas. Nueva York: Springer; 2009, págs. 215–30.

Capítulo Google Scholar

Kraus S, Schiavone F, Pluzhnikova A, Invernizzi AC. Transformación digital en la asistencia sanitaria: analizando el estado actual de la investigación. J Autobús Res. 2021;123:557–67.

Artículo de Google Scholar

Campbell KJ, Blackburn BE, Erickson JA, Pelt CE, Anderson LA, Peters CL, et al. Evaluación de la utilidad del uso de mensajes de texto para comunicarse con los pacientes durante la pandemia de COVID-19. JAAOS Glob Res Rev. 2021;5(6):e2100042.

Artículo de Google Scholar

de Oliveira ASS, de Sousa KMP, de Luis AdA, de Araujo EM, Felipe GF, Silvestre RCQ, et al. Mensajes de texto a celulares para apoyar el aislamiento domiciliario de casos sospechosos de COVID-19. Rev Enferm Atual In Derme. 2021;95(35):e–021136.

Google Académico

Egarter S, Mutschler A, Tekian A, Norcini J, Brass K. Evaluación médica en la era de la digitalización. BMC Educación Médica. 2020;20(1):101.

Artículo de Google Scholar

Wendt A, Harmes JC. Evaluación de elementos innovadores para el NCLEX, parte I: usabilidad y pruebas piloto. Educadora de Enfermería. 2009;34(2):56–9.

Artículo de Google Scholar

Leucht RM, Sireci SG. Una revisión de modelos para pruebas basadas en computadora. En: Informe de investigación 2011-12. Consejo de Educación Superior. 2011. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED562580.pdf.

Consejo Nacional de Juntas Estatales de Enfermería (NCSBN). NCLEX de próxima generación: modelos de puntuación. 2021. https://www.ncsbn.org/NGN_Summer21_ENG.pdf. Consultado el 7 de febrero de 2022.

Permana H, Sekataji AAD, Muliyati D. Diseño de una prueba por computadora con plataforma Moodle para la clase X de física de la escuela secundaria. En: Actas de la conferencia AIP. Publicación AIP. 2021;2320(020019). https://doi.org/10.1063/5.0037509.

Rachmadtullah R, Subandowo M, Rasmitadila, Humaira MA, Aliyyah RR, Samsudin A, et al. Uso del aprendizaje semipresencial con Moodle: efectividad del estudio en estudiantes de formación docente de educación primaria durante la pandemia de COVID-19. Int J Adv Sci Technol. 2020;29(7):3272–7.

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Descargar referencias

Agradecemos a NPTech por su apoyo al comentar sobre la viabilidad de transferir tipos de elementos Inno-CBT a sistemas de gestión informática.

Este estudio cuenta con el apoyo del fondo de investigación del Instituto de Examen de Licencias de Personal de Salud de Corea (ID de referencia del fondo: RE02-2203-02) (2021). Este estudio también fue apoyado por una subvención de la Fundación Nacional de Investigación de Corea (NRF) financiada por el Ministerio de Ciencia y TIC del Gobierno de Corea (2020R1A2C1009224).

Kwang-Hoon Chun y Hye Kyung Jin, el primer autor, contribuyeron igualmente a este trabajo. Sandy Jeong Rhie y Young Sook Lee. El autor correspondiente contribuyó igualmente a este trabajo.

Instituto Gachon de Ciencias Farmacéuticas, Facultad de Farmacia, Universidad Gachon, Incheon, Corea del Sur

Kwang Hoon Chun

Facultad de Farmacia, Universidad Dongguk-Seúl, Goyang, Corea del Sur

Hye Kyung Jin

Facultad de Farmacia, Universidad Nacional de Pusan, Busan, Corea del Sur

Jeong Hyun Yoon

Facultad de Farmacia y Escuela de Graduados en Ciencias Farmacéuticas, Universidad de Mujeres Ewha, Seúl, Corea del Sur

Myeong Gyu Kim y Sandy Jeong Rhie

Facultad de Farmacia, Universidad de Gachon, Incheon, Corea del Sur

Kyung Hee Choi

Departamento de Salud, Farmacia Social y Clínica, Facultad de Farmacia, Universidad Chung-Ang, Seúl, Corea del Sur

Eunyoung Kim

Facultad de Farmacia, Universidad de Mujeres Sookmyung, Seúl, Corea del Sur

Hyuna Kim

Facultad de Farmacia, Instituto de Ciencia y Tecnología Farmacéuticas, Universidad Hanyang, Ansan, Corea del Sur

Jin-Ki Kim

Facultad de Farmacia, Universidad Nacional de Chonnam, Gwangju, Corea del Sur

Gyu Dong Kim

Facultad de Farmacia, Universidad de Corea, Sejong, Corea del Sur

Kyungim Kim

Facultad de Farmacia e Instituto de Investigación de Ciencias Farmacéuticas, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Corea del Sur

Ju Yeun Lee

Departamento de Farmacia, Facultad de Farmacia, Universidad Kyung Hee, Seúl, Corea del Sur

Eun Kyoung Chung

Facultad de Farmacia, Universidad Keimyung, Daegu, Corea del Sur

Young Sook Lee

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Conceptualización: JHY, SJR, YSL. Metodología/análisis formal/validación: MGK, KHC, KHC, EK, HK, JKK, GK, KK, JYL, JHY, EKC, YSL, SJR. Investigación: KHC, KHC, EK, KK, JYL. Recursos: MGK, KHC, KHC, EK, HK, JKK, GK, KK, JYL, JHY, YSL, SJR. Redacción: borrador original: SJR, HKJ. Escritura: revisión y edición: SJR, KHC, YSL, HKJ. Visualización: SJR, HKJ. Supervisión: JHY, YSL, SJR. Administración del proyecto: KK, SJR. Adquisición de financiación: SJR. Todos los autores han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito.

Correspondencia a Young Sook Lee o Sandy Jeong Rhie.

Este estudio fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional (IRB) de Ewha Womans University (ewha-202112-0022-03), y el IRB de Ewha Womans University renunció al consentimiento informado para participar (nivel de riesgo 1, 2021 − 0321). . Todos los métodos se llevaron a cabo de acuerdo con las directrices y regulaciones pertinentes.

No aplica.

Los autores declaran que no tienen intereses en competencia.

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Reimpresiones y permisos

Chun, KH., Jin, HK, Yoon, JH. et al. Nuevos e innovadores tipos de elementos de pruebas basadas en computadora (Inno-CBT) para exámenes de licencia nacional para profesionales de la salud. BMC Med Educ 23, 560 (2023). https://doi.org/10.1186/s12909-023-04444-5

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Recibido: 30 de agosto de 2022

Aceptado: 12 de junio de 2023

Publicado: 09 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1186/s12909-023-04444-5

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