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Enregistrement W1929009421 · doi:10.1111/medu.12726

Operationalising elaboration theory for simulation instruction design: a Delphi study

2015· article· en· W1929009421 sur OpenAlexafffund
Faizal Haji, Rabia Khan, Glenn Regehr, Gary Ng, Sandrine de Ribaupierre, Adam Dubrowski

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensOntario Tech UniversityUniversity of British ColumbiaMemorial University of NewfoundlandThe Wilson CentreUniversity of TorontoSickKids FoundationWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Mots-clésElaborationDelphiDelphi methodComputer sciencePsychologyMedical educationMedicineArtificial intelligencePhilosophyProgramming languageHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the feasibility of incorporating the Delphi process within the simplifying conditions method (SCM) described in elaboration theory (ET) to identify conditions impacting the complexity of procedural skills for novice learners. METHODS: We generated an initial list of conditions impacting the complexity of lumbar puncture (LP) from key informant interviews (n = 5) and a literature review. Eighteen clinician-educators from six different medical specialties were subsequently recruited as expert panellists. Over three Delphi rounds, these panellists rated: (i) their agreement with the inclusion of the simple version of the conditions in a representative ('epitome') training scenario, and (ii) how much the inverse (complex) version increases LP complexity for a novice. Cronbach's α-values were used to assess inter-rater agreement. RESULTS: All panellists completed Rounds 1 and 2 of the survey and 17 completed Round 3. In Round 1, Cronbach's α-values were 0.89 and 0.94 for conditions that simplify and increase LP complexity, respectively; both values increased to 0.98 in Rounds 2 and 3. With the exception of 'high CSF (cerebral spinal fluid) pressure', panellists agreed with the inclusion of all conditions in the simplest (epitome) training scenario. Panellists rated patient movement, spinal anatomy, patient cooperativeness, body habitus, and the presence or absence of an experienced assistant as having the greatest impact on the complexity of LP. CONCLUSIONS: This study demonstrated the feasibility of using expert consensus to establish conditions impacting the complexity of procedural skills, and the benefits of incorporating the Delphi method into the SCM. These data can be used to develop and sequence simulation scenarios in a progressively challenging manner. If the theorised learning gains associated with ET are realised, the methods described in this study may be applied to the design of simulation training for other procedural and non-procedural skills, thereby advancing the agenda of theoretically based instruction design in health care simulation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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