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Enregistrement W2117741702 · doi:10.5430/jnep.v2n3p15

Use of virtual simulations for improving knowledge transfer among baccalaureate nursing students

2012· article· en· W2117741702 sur OpenAlexvenueno aff
Dana Tschannen, Michelle Aebersold, Elizabeth McLaughlin, Jessica Bowen, Jon Fairchild

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Instructional simulationFidelityMedical educationNursingBridge (graph theory)Knowledge transferPsychologyMedicineComputer scienceKnowledge managementMathematics educationEducational technology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Use of simulation has been identified as an integrative strategy to bridge theory to practice and has been identified as a need in educating nurses in the future. Use of simulation provides an opportunity for nursing students to deliberately practice skills needed to be an expert nurse. The purpose of this study was to explore the use of virtual simulations to improve knowledge transfer of nursing students in one Midwest University. Methods: This study used a quasi-experimental design with 115 nursing students in one University. All students received education on topics related to conflict management, priority-setting, and patient safety. The intervention group also participated in three virtual simulations. To evaluate knowledge transfer, performance on an individual simulation was evaluated using the Capacity to Rescue Instrument (CRI). Comparisons were made among the two groups using ANOVA. Results: Total CRI score for the intervention group (m=21.98, SD 4.29) was significantly higher than the score for the control group (m=20.09, SD 4.05). Therefore, students participating in virtual simulations were able to transfer the knowledge learned in the classroom better than those not participating in the virtual simulations. Conclusions: Efforts for providing more opportunities for deliberate practice of critical skills (e.g. communication, conflict management, priority setting) must be provided. The addition of virtual simulations focused on the deliberate practice of specified skills improved the students’ performance. Use of a virtual environment may provide greater access to practice opportunities at a much lower cost than high fidelity simulators.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations50
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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