Simulation in healthcare: A taxonomy and a conceptual framework for instructional design and media selection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simulation in healthcare lacks a dedicated framework and supporting taxonomy for instructional design (ID) to assist educators in creating appropriate simulation learning experiences. AIMS: This article aims to fill the identified gap. It provides a conceptual framework for ID of healthcare simulation. METHODS: The work is based on published literature and authors' experience with simulation-based education. RESULTS: The framework for ID itself presents four progressive levels describing the educational intervention. Medium is the mode of delivery of instruction. Simulation modality is the broad description of the simulation experience and includes four modalities (computer-based simulation, simulated patient (SP), simulated clinical immersion, and procedural simulation) in addition to mixed, hybrid simulations. Instructional method describes the techniques used for learning. Presentation describes the detailed characteristics of the intervention. The choice of simulation as a learning medium is based on a matrix of simulation relating acuity (severity) to opportunity (frequency) of events, with a corresponding zone of simulation. An accompanying chart assists in the selection of appropriate media and simulation modalities based on learning outcomes. CONCLUSION: This framework should help educators incorporate simulation in their ID efforts. It also provides a taxonomy to streamline future research and ID efforts in simulation.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».