간호학에서는 인본주의 및 전인간호, 전문지식과 임상능력, 전문직관, 비판적 사고, 간호사의 역할과 자기계발과정 습득을 중요한 간호교육의 목표로 언급하고 있다[1]. 이에 따라 전공이론교육만큼 임상실습을 통해 다양한 사례의 환자를 만나고 실무를 직접적으로 경험하며 미래 간호사로서 준비하는 과정이 중요하게 고려된다[2]. 그러나 간호학생의 임상실습은 병원 측에는 업무와 교육의 부담가중, 개인정보 노출 위험성 증가 우려에 대한 문제를, 간호학생에게는 낯선 공간에서의 심리적 불편감과 직접간호에 대한 두려움을, 간호대상자에게는 간호학생 실습거부, 감염에 대한 두려움을 유발할 수 있어, 많은 경우 간호 임상실습은 관찰 수준에서만 이루어지고 있다[3,4]. 임상실습이 제한되는 경우, 간호학생의 학업성취도, 실습만족도, 전문직 자아개념에 부정적 영향을 미칠 뿐만 아니라[5,6] 환자의 안전을 위협하는 간호절차 오류가 발생할 수도 있다[7].

임상실습 교육의 한계를 극복하기 위해 간호학생에게 임상현장과 유사한 환경을 제공하여 교육하는 시뮬레이션 교육이 간호교육현장에 적용되기 시작했다[8,9]. 최근에는 오프라인에서 온라인으로 간호교육의 패러다임이 변화하기 시작하며[10], 몰입형 가상현실(immersive virtual reality, immersive VR)과 증강현실(augmented reality)을 활용한 시뮬레이션 실습에 대한 관심이 높아졌다[8,9]. 몰입형 가상현실은 헤드셋(head mounted display, HMD)과 햅틱 기구를 이용하여 가상 학습 환경인 3D 환경을 탐색하고 그 환경 내에서 개체와 상호작용할 수 있도록 하여, 실제 물리적 환경인 것처럼 반응할 수 있도록 한다[11]. 증강현실은 Microsoft HoloLens, Google Glass와 같은 헤드셋, 스마트폰 어플리케이션 등을 활용하여 현실과 가상 세계를 결합시켜 다양한 감각을 경험할 수 있도록 하고, 가상과 실제 사물이 동시에 상호작용할 수 있는 특별한 어포던스(affordance)를 접목시켰다[12]. 두 기술은 안전한 환경에서 환자나 자신에게 신체적인 위해를 가하지 않고 필수적인 임상 교육을 관찰하거나 경험할 수 있다는 점에서 유리하다[13]. 또한 높은 현존감(presence)과 몰입감(immersion), 어포던스를 제공하는 가상환경을 통해 학습자의 감각운동참여를 증가시켜 더 쉽고, 확실한 학습자의 교육 인지 과정을 유발하여 교육 효과를 향상시킬 수 있다[14].

이에 따라 현재 간호학에서는 몰입형 가상현실과 증강현실을 활용한 교육 및 효과에 대한 연구[15,16]와 몰입형 가상현실과 증강현실을 활용한 실습 교육에서의 경험과 요구도를 분석한 연구[17,18]들이 진행되고 있다. 선행연구[15,16]에서 간호교육에 가상현실을 적용한 경우 인지, 지식, 학습 수행, 만족도, 심리적 기술 향상 등에 도움이 된 것이 나타났으나, 일부 연구에서는 가상현실이 전통적 교육방법과 비교했을 때 지식과 수행 측면에서 효과가 크지 않다고 보고했다[19]. 또한, 가상현실을 활용한 간호교육에 대해 고찰한 연구의 경우, 몰입형과 비몰입형 가상현실을 동시에 고찰하거나[20], 몰입형 가상현실만을 분리하여 효과를 확인하였으며[15], 증강현실의 경우 주제범위 문헌고찰을 진행한 선행연구[21] 외에 그 효과에 대한 메타분석을 진행한 사례는 드물었다. 이에 본 연구에서는 간호사 및 간호대학생을 대상으로 몰입형 가상현실과 증강현실을 활용한 간호교육 프로그램의 특성과 효과를 관련 문헌을 통해 체계적으로 살펴보고자 한다.

본 연구는 간호사와 간호대학생을 대상으로 몰입형 가상현실 및 증강현실 기술을 활용한 간호교육 프로그램의 특성과 효과를 파악하기 위해 체계적 문헌고찰 및 메타분석을 시행한 연구이다. 연구 프로토콜은 2023년에 PROSPERO에 등록하였다(CRD42023427006).

본 연구는 코크란 체계적 고찰 매뉴얼(Cochrane Handbook for systematic reviews of interventions version 6.4) [22]과 한국보건의료연구원의 체계적 문헌고찰 매뉴얼[23]의 수행지침과 Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analysis (PRISMA)의 보고지침[24]에 따라 수행되었다. 핵심질문인 Participants, Intervention, Comparisons, Outcomes, Study-Design (PICO-SD)을 바탕으로 선정 및 배제 기준을 세웠다. 먼저 선정기준 중 연구대상(Participants)은 간호사와 간호대학생이며, 관심 중재(Intervention)는 VR glasses나 HMD 등의 착용기기를 활용하여 몰입형 가상현실 또는 증강현실을 활용한 간호교육 프로그램으로[25], 구체적인 프로그램 종류에 대해서는 제한을 두지 않았다. 비교중재(Comparisons)는 다른 중재를 받은 경우가 해당하며, 결과(Outcomes)는 간호사 및 간호대학생 대상 몰입형 가상현실과 증강현실 기술을 활용한 간호교육 프로그램의 효과를 정량적으로 측정한 변수로 설정하였다. 또한 연구 설계(Study-Design)는 무작위 대조군 연구(randomized controlled trial) 설계만을 포함하였다. 배제 기준은 영어 또는 한글 이외의 언어로 기술되어 있는 경우, 게재된 학술지 논문이 아닌 학위논문, 학술대회 발표자료, 프로토콜 등의 회색문헌인 경우, 전문을 찾을 수 없는 경우가 설정되었다. 또한 의사, 조산사 등 간호사와 간호대학생 외 다른 직군을 포함한 경우도 배제 기준에 포함하였다. 특히 조산사의 경우, 해외 일부 국가에서는 간호사 면허 없이 조산사가 될 수 있는 과정이 존재한다는 점[26]을 고려하여 배제기준에 추가하였다.

문헌 검색은 COre, Standard, Ideal (COSI) 모델을 바탕으로 4개의 국외 데이터베이스(PubMed, Embase, Cochrane Library, CINAHL)와 3개의 국내 데이터베이스(RISS, KMbase, KoreaMed)를 활용하여 2024년 2월 20일까지 출간된 모든 논문을 대상으로 진행하였다. 검색전략은 각 데이터베이스별 색인어와 자연어를 활용하여 PICO-SD의 “연구대상(P) AND 중재(I)”로 세웠고, 검색식의 민감도를 높이고자 ‘AND’, ‘OR’, ‘*’를 활용하여 조합하였다. 연구 대상(P)의 경우, ‘nurses’, ‘students, nursing’, ‘간호사’, ‘간호대학생’을 검색어로 선정하였으며, 중재(I)의 경우, ‘education, nursing’, ‘train’, ‘mentor’, ‘instruct’, ‘learn’, ‘teach’, ‘simulation’, ‘virtual reality’, ‘augmented reality’, ‘간호교육’, ‘트레이닝’, ‘훈련’, ‘교육’, ‘수업’, ‘시뮬레이션’, ‘가상현실’, ‘증강현실’이 선정되었다(Appendix 1).

문헌 선정은 EndNote 20 (Clarivate)을 사용하여 중복문헌을 제거하고, 수기로 중복 여부를 추가 확인하였다. 그리고 남은 문헌들의 제목과 초록을 검토하여 문헌 선정 및 배제 기준에 부합하는지 확인하는 1차 배제과정을 거쳤으며, 이후 남은 문헌들의 전문을 검토하는 2차 배제과정을 통해 최종 문헌을 선별하였다. 문헌 선정 과정은 4명의 연구자가 독립적으로 각 문헌을 검토하였으며, 의견이 일치하지 않는 경우 논의를 거쳐 문헌의 선택 여부를 결정하였다.

최종 선정된 문헌은 revised Cochrane Risk of Bias tool for randomized trials (RoB 2.0) [27]을 사용하여 질 평가를 진행하였으며, Risk-Of Bias VISualization의 신호등 차트와 막대도표로 결과를 제시하였다. RoB 2.0은 무작위 배정 과정, 의도한 중재에서 이탈, 중재결과 자료의 결측, 중재결과의 측정, 보고된 연구 결과 선택의 비뚤림의 5가지 영역으로 구성되어 있으며, 각 영역에 대한 확인 문항이 제시되어 있다[28]. 또한 신호질문의 평가를 완료한 후 영역(domain)별 비뚤림 위험에 대한 판단을 위해 알고리즘을 사용하여 낮은 위험, 일부 우려, 높은 위험의 3단계로 비뚤림 위험 정도를 판단한다. 질 평가 과정은 4명의 연구자가 독립적으로 수행한 뒤, 의견이 일치하지 않는 경우 함께 검토하여 일치된 결과를 도출하였다.

7개의 데이터베이스를 활용하여 검색한 결과 총 15,840편이 검색되었으며, 각각 PubMed 3,873편, Embase 6,678편, Cochrane Library 380편, CINAHL 4,456편, RISS 114편, KMbase 329편, KoreaMed 10편이었다. 이후 EndNote 20으로 중복문헌 5,689편을 배제하였고, 남은 10,151편에 대해 제목과 초록을 검토하여 추가로 9,802편을 배제하였다. 남은 349편에 대해 전문을 검토하여 최종 10편의 문헌을 선정하였다(Figure 1).

선정된 10편의 문헌에 대한 질 평가를 수행한 결과, 전반적으로 비뚤림 위험이 높은 문헌이 2편(20.0%) [30,31]이었으며, 나머지 문헌은 일부 비뚤림 우려가 있는 것으로 나타났다. 영역별로 살펴보면, 무작위 배정 과정의 경우, 모든 문헌에서 일부 비뚤림 우려가 있는 것으로 평가되었다. 중재결과 자료의 결측[30]과 보고된 연구 결과의 비뚤림[31]에서는 각각 1편(10.0%)이 비뚤림 위험이 높았으며, 나머지 문헌에서는 비뚤림 위험이 낮은 것으로 확인되었다. 의도한 중재에서 이탈의 경우, 낮은 비뚤림 위험이 5편(50.0%) [31-35], 일부 비뚤림 우려가 4편(40.0%) [36-39], 높은 비뚤림 위험이 1편(10.0%) [30]이었으며, 중재결과의 측정에서는 일부 비뚤림 우려가 있는 것으로 평가된 2편(20.0%) [30,39]을 제외한 나머지 문헌에서 모두 비뚤림 위험이 낮은 것으로 평가되었다(Figure 2).

본 연구에서 선정된 문헌 10편의 출판 연도는 2022년에서 2024년이었으며, 연구 수행 국가는 한국이 5편(50.0%) [33-37]으로 가장 많았다. 연구 대상자의 경우, 1편(10.0%) [31]을 제외한 나머지 문헌이 모두 간호대학생이었고, 평균 연령은 최소 18.3세에서 최대 28.3세였으며, 그룹 당 연구 대상자 수는 최소 33명에서 최대 76명으로 나타났다(Table 1).

10편의 문헌에서 나타난 몰입형 가상현실 및 증강현실 기술을 활용한 간호교육 프로그램의 특성은 다음과 같다(Table 1). 먼저 교육 영역을 살펴보면, 외상환자 사정[36], 고위험 분만 간호[37], 소아 심폐소생술[30], 체외막형 산화장치 간호[34], 항암화학요법 관리[31], 재난간호[38] 등 특수한 간호 상황과 관련된 문헌이 6편(60.0%)으로 가장 많았다. 그리고 의사소통 기술에 대한 문헌이 2편(20.0%) [32,39], 유치도뇨와 기관절개관 관리, 수혈요법과 같은 핵심간호술에 대한 문헌이 2편(20.0%) [33,35]이었다.

프로그램에서 활용한 기술은 몰입형 가상현실을 활용한 문헌이 7편(70.0%) [31-35,38,39]으로 증강현실보다 많았으며, 기술 적용을 위해 다양한 소프트웨어들이 활용되었으나 그중 Unity game engine이 5편(50.0%) [30,32,36-38]에서 나타나 가장 빈번하게 활용되었다. 또한 4편(40.0%) [31-33,36]의 문헌에서는 몰입형 가상현실 및 증강현실 기술이 프로그램 내에서 단독으로 사용되었는데, 남은 6편(60.0%)의 문헌에서는 대조군에게 제공했던 강의[30,34,35,38]를 추가로 제공하거나 혹은 토론[37,39]을 진행하는 등 다양한 방법들을 함께 혼합하여 사용되기도 하였다. 모든 문헌 에서 연구 대상자는 HMD, 컨트롤러 등 프로그램 참여에 필요한 기기를 제공받았으며, 6편(60.0%) [30,33,34,36-38]의 문헌에서 연구 대상자는 기기 작동과 관련된 오리엔테이션도 함께 받았다. 그중 1편(10%) [38]에서는 피드백으로 자동 생성화 되는 보고서를 함께 받기도 하였다. 그 외 또 다른 1편(10%) [31]의 문헌에서는 오리엔테이션 대신 첫 기기 작동 시 조작을 직접 보조해주었으며, 프로그램 참여를 독려하기 위해 매주 알림 문자를 제공하였다.

한편, 프로그램 기간은 최대 4개월까지 나타났으나, 1회 제공에 그친 문헌이 6편(60.0%) [30,31,33-35,39]이었다. 장소의 경우, 학교에서 이루어진 경우가 5편(50.0%) [30,33,37-39]으로 가장 많았고, 그 외 장소에 구애 받지 않는다고 언급한 문헌이 1편(10.0%) [35], 간호사 스테이션이나 집에서 가능하다고 언급한 문헌이 1편(10.0%) [31]이었다. 또한 개별적으로 프로그램이 진행된 경우가 5편(50.0%) [30-32,34,35]이었으며, 그룹으로 진행한 문헌은 3편(30.0%) [33,37,39]으로, 그룹별 인원 수는 최소 3명에서 최대 6명으로 나타났다.

몰입형 가상현실 및 증강현실 기술을 활용한 간호교육 프로그램의 효과를 확인하기 위해 사용된 결과지표를 살펴보면 술기, 문제해결력과 같은 행동 관련 지표가 8편(80.0%) [30-33,36-39]으로 가장 많이 사용되었다. 특히 술기의 경우, 문헌에 따라 자가보고식 설문지[32]로 측정하기도 하였고, 숙련된 간호사와 같이 타인에 의해 객관적으로 평가[30]되기도 하였다. 또한 지식, 자기주도적 학습능력, 기초학력 검사 등 인지적 지표가 7편(70.0%) [30, 31,34-38]의 문헌에서 측정되었으며, 그 외에도 자신감 지표를 확인한 문헌은 6편(60.0%) [30,32-35,38], 학습 만족도 지표를 확인한 문헌도 3편(40.0%) [32-34] 있었다.

본 연구에서는 몰입형 가상현실 및 증강현실 기술을 활용한 간호교육 프로그램의 효과크기를 알아보기 위해 선정된 문헌들에서 결과지표로 가장 많이 사용된 지식, 술기, 자신감, 학습 만족도를 대상으로 메타분석을 수행하였다(Figure 3). 먼저 지식을 결과지표로 본 7편[30,31,34-38]의 문헌 중 중재 전 지식에 대한 평가만 이루어진 Wang 등[31]의 연구를 제외한 6편에 대해 효과크기를 분석한 결과 효과크기는 2.64 (95% CI=1.10~4.17)로 유의하였다. 또한 술기를 결과지표로 본 5편[30,31,33,38,39]의 문헌을 분석한 결과, 효과크기는 0.58 (95% CI=0.02~1.15)로 유의하였다. 자신감의 경우, 6편[30,32-35,38]의 문헌 중 하위영역 점수만 제시한 Chen과 Liou [30]의 연구와 사후 점수 산출을 할 수 없었던 Chou 등[32]의 연구를 제외한 총 4편의 문헌에 대하여 효과크기를 분석한 결과, 0.75 (95% CI=-0.07~1.58)로 나타났지만 통계적으로 유의하지 않았다. 마지막으로 학습 만족도를 확인한 3편[32-34]의 문헌 중, 통계분석방법으로 인해 학습 만족도 사후 점수 산출을 할 수 없었던 Chou 등[32]의 연구를 제외한 2편에 대해 분석한 결과, 효과크기는 0.67 (95% CI=-0.01~1.36)로 나타났지만 통계적으로 유의하지 않았다. 문헌들의 이질성 정도는 지식(I²=98%, χ²=262.11, df=5), 술기(I²=91%, χ²=66.75, df=6), 자신감(I²=96%, χ²=149.50, df=6), 그리고 학습 만족도(I²=74%, χ² =3.84, df=1) 모두 문헌들 간의 이질성이 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서는 포함된 문헌 수가 충분할 경우, 이질성의 원인을 탐색하기 위해 가상현실과 증강현실로 구분하여 하위그룹 분석을 수행하는 것으로 사전에 계획하였다. 그러나 결과지표 별 포함된 문헌 수가 적었으며, 하위그룹 분석을 하면 포함된 문헌 수는 더욱 감소하게 되고 검정력이 낮아져 위양성이나 위음성 결과 가능성이 증가할 수 있기 때문에 본 연구에서는 추가적으로 수행하지 않았다[40].

메타분석에 포함된 문헌의 출판편향을 확인하기 위하여 지식, 술기, 자신감, 학습 만족도 결과지표별 funnel plot을 그려 육안으로 대칭 정도를 확인하였으나, 메타분석에 포함된 논문의 수가 10편 미만이어서 출판편향이 평가되지 못하였다[41]. 덧붙여, 비대칭 정도의 통계적 유의성을 판단하기 위해 진행하는 Egger’s linear regression method도 각 결과지표별 포함되는 문헌이 10편이 되지 않아 통계적 안정성이 보장되지 않은 것으로 판단하여 진행하지 않았다[42].