Virtual patients as activities: exploring the research implications of an activity theoretical stance
Notice bibliographique
Résumé
Virtual patients are computer-based simulators of patient encounters for the purposes of instruction, practice, and assessment. Although virtual patients have been around for some time they have yet to become part of mainstream medical education. A major reason for this would seem to be a lack of clarity as to what educational value virtual patients actually have. This paper argues that virtual patients should be seen as activities rather than artifacts and that activity theory can be used to generate different ways to frame scholarship in and around virtual patients. Drawing on the work of Leont'ev and Engeström this paper describes a range of perspectives based on the operations, actions, and objectives in and around virtual patients; the use of virtual patients to mediate activities; and the sociocultural context and the participants in virtual patient activities. This approach allows us to move beyond the 'does or does not work' discourse of much of the existing scholarship around virtual patients and, to an extent, around educational technologies as a whole. Activity perspectives, and activity theory in particular, offer new horizons for research and evaluation that address many of the limitations of intervention-based paradigms of inquiry.
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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 | 0,034 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,073 |
| Communication savante | 0,022 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».