Reconsidering Fidelity in Simulation-Based Training
Notice bibliographique
Résumé
In simulation-based health professions education, the concept of simulator fidelity is usually understood as the degree to which a simulator looks, feels, and acts like a human patient. Although this can be a useful guide in designing simulators, this definition emphasizes technological advances and physical resemblance over principles of educational effectiveness. In fact, several empirical studies have shown that the degree of fidelity appears to be independent of educational effectiveness. The authors confronted these issues while conducting a recent systematic review of simulation-based health professions education, and in this Perspective they use their experience in conducting that review to examine key concepts and assumptions surrounding the topic of fidelity in simulation.Several concepts typically associated with fidelity are more useful in explaining educational effectiveness, such as transfer of learning, learner engagement, and suspension of disbelief. Given that these concepts more directly influence properties of the learning experience, the authors make the following recommendations: (1) abandon the term fidelity in simulation-based health professions education and replace it with terms reflecting the underlying primary concepts of physical resemblance and functional task alignment; (2) make a shift away from the current emphasis on physical resemblance to a focus on functional correspondence between the simulator and the applied context; and (3) focus on methods to enhance educational effectiveness using principles of transfer of learning, learner engagement, and suspension of disbelief. These recommendations clarify underlying concepts for researchers in simulation-based health professions education and will help advance this burgeoning field.
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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 | 0,218 | 0,530 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».