Use of virtual simulations for improving knowledge transfer among baccalaureate nursing students
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».