Physiotherapy Internship: An Alternative Collaborative Learning Model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purposes of this article are to (1) present a descriptive qualitative field report of a collaborative learning internship of four students assigned to two clinical instructors (CIs) (4:2 ratio) in the area of cardiorespiratory physiotherapy practice and (2) provide recommendations to CIs and universities based on this field study. Summary of Key Points: From the perspective of the students, the main advantages of this collaborative internship included increased peer support, knowledge sharing, problem solving, and a comfortable learning environment. The CIs found advantages to include more instructor peer support, increased student collaboration with assessment and treatment planning, and more opportunity for group discussion. The main disadvantages from the perspectives of both the students and the CIs were accommodating various learning styles and personalities and having less 1:1 time with the CIs. Conclusion: This collaborative learning model did not impede the quality of student education or patient care and was shown to be an educational experience appropriate for implementation in student internships. Given the positive outcomes and the recommendations provided, this 4:2 collaborative learning internship could be implemented to help meet the growing demands of increased enrolment and “hard-to-find” internships and to foster stronger supervisory skills for clinicians.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».