The role of reflection in implementing learning from continuing education into practice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although the use of reflection to facilitate learning and its application in practice has been widely advocated, there is little empirical research to establish whether or not health professionals use reflection to integrate learning into clinical practice. Particularly troublesome is the lack of empirically based theory underlying strategies to promote reflection and understand factors that influence its use in translating learning into practice. Occupational therapists participated in this case study, in which reflection and implementation of learning from a short course into practice were examined using a multimethod approach. METHODS: In phase one (n = 41), quantitative data were collected from a practice survey, the Self-Reflection and Insight Scale (SRIS) and Commitment to Change (CTC) statements. In phase two (n = 33), follow-up CTC data were collected to quantify the extent of achievement of CTCs. Data from phases one and two were analyzed descriptively to inform the selection of interview participants (n = 10) in phase three of data collection. RESULTS: Two models were generated. One model describes when reflection was used, and the second model explains factors influencing its use. Participants used reflection before, during, and after the course, and reflection was influenced by a range of factors associated with the course, practice context, and the individual. DISCUSSION: The theory and models depicting the use of reflection may guide educators' use of reflective learning before, during, and after short courses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».