Exploring Social Media’s Potential in Interprofessional Education
Notice bibliographique
Résumé
Social media applications such as Facebook, Twitter, and blogs have become part of mainstream society and are currently being used throughout health professions education. The asynchronous nature and conversational aspects of social media permit learners to collaborate with and learn from others in different fields. Interprofessional education (IPE) is a growing paradigm in health professions schools for a variety of reasons, including the desire to teach future practitioners how to communicate with each other and engage in collaborative care. Due to the interdisciplinary nature of IPE curricula, those programs must overcome numerous logistical barriers to be successful. Finding suitable times and locations for interprofessional students to meet and arranging opportunities for them to collaborate on healthcare issues are just two of the logistical impediments to IPE implementation. Fortunately, the asynchronous, conversational, and collaborative aspects of social media applications enable them to facilitate interprofessional communication and alleviate some of the time and space issues. In this article, we describe in further detail the merits of social media relevant to IPE, provide specific examples of how social media can be used to enhance aspects of IPE programs, and make a call for further research in this area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».