Exploration of a Group Model in Fieldwork Education
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Organizational changes, such as program management and managed care, and fluctuations in resources present challenges to the effective provision of fieldwork placements. This study compared an innovative group model with a traditional 1:1 supervision model to determine their effect on students and supervisors. METHOD: The two models were implemented at an urban clinical facility in several areas of practice over a 2 year period. Questionnaires were used to assess student skill development, student and supervising therapist satisfaction, and impact on supervising therapists' use of time. Focus groups were used to explore the advantages and disadvantages of each model. RESULTS: There were few statistically significant differences in students' (n = 26) and supervising therapists' (n = 28) ratings when the two models were compared. The qualitative findings suggest that the advantages of one model often relate to the disadvantages of the other model. In addition, supervising therapists and students offered several suggestions for how to improve implementation of the group model. CONCLUSION: When the results of the study are compared to the objectives established for the group model, it appears that many of the objectives outlined for the model were partially achieved. Several issues, such as the student-supervisor relationship and the evaluation process, need to be addressed with participants to ensure successful implementation of the group model.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».