Telesupervision Benefits for Placements: Allied Health Students’ and Supervisors’ Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Telesupervision (TS) uses Information and Communication Technology (ICT) for communication between university-based staff, clinical supervisors and students undertaking placements in the presence or absence of a clinical supervisor onsite. Despite examples of successful implementation (Carlin 2012, Chipchase et al. 2014, Dudding and Justice 2004, Hall 2013) there has been minimal uptake of TS in allied health. This study investigated students’ and clinical educators’ perceptions of the potential benefits and barriers of TS using readily accessible ICT during placements. During 2014-2015, telesupervision/telesupport was provided to a total of 54 Undergraduate and Graduate Entry Masters students from Speech Language Pathology (SLP), Occupational therapy (OT) and Physical therapy (PT) programs at one Australian and two Canadian universities and Exercise Physiology (EP) students at the Australian university. After receipt of TS, 39 students completed an online survey. Nine participating university-based clinical education coordinators (CECs) were interviewed about their experiences. Survey data were analysed using descriptive statistics and interview data were analysed using thematic analysis. Students valued regular TS contact/communication with their CEC to discuss challenges that arose during their placements. CECs believed students benefitted from the opportunities to discuss their placement experiences through TS sessions used for direct supervision and/or for complementing onsite supervision. Students used TS sessions to debrief and reflect on their placement experiences. CECs gained a better understanding of the students’ placement experiences. TS has the potential to develop greater connection between students and CECs and enhance student and supervisor experience of clinical education.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».