Designing the simulation learning environment: An active engagement model
Notice bibliographique
Résumé
Simulation is rapidly becoming a significantly learning methodology in healthcare education. The unique characteristics of simulation learning create a bridging experience between the classroom and actual patient care and, more importantly, helps learners develop advanced clinical reasoning skills. Learner active engagement is a critical requirement for effective learning during simulation and debriefing, which tasks educators to design simulation learning environments that foster learner active engagement. To foster learner active engagement, the educator and the learner must develop a dyadic relationship of trust, openness, sharing, and safety. The formation of this dyadic relationship implies that the learner has engaged in the learning environment. The simulation literature lacks significant discussion of how the elements of the simulation learning environment can be used to create a learning environment that encourages active engagement in the learning process. From the information gathered through a literature search in CINHAHL, PubMed, and Psychology and Behavioral Sciences databases, this article describes the critical elements of effective simulation learning. The purposes of this article are to elucidate how the interaction of important elements of the simulation experience can foster active engagement and to introduce an Active Engagement Model as a framework for designing the simulation learning environment that encourages and supports learner engagement. The components of the model are the educator, the learner, the environment, which must interact effectively to form the functional entity of the model–-the educator/learner dyad. Once the educator/learner dyad is formed, all the elements of the model function in concert to form an effective simulation learning environment.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».