Curricular Factors that Unintentionally Affect Learning in a Community-Based Interprofessional Education Program: The Student Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Dalhousie Health Mentors Program (DHMP) is a community-based, pre-licensure interprofessional education initiative that aims to prepare health professional students for collaborative practice in the care of patients with chronic conditions. This program evaluation explores the students’ 1) learning and plans to incorporate skills into future practice; 2) ratings of program content, delivery, and assignments; 3) perspectives of curricular factors that inadvertently acted as barriers to learning; and 4) program improvement suggestions.Methods: All students (N = 745) from the 16 participating health programs were invited to complete an online mixed methods program evaluation survey at the conclusion of the 2012–2013 DHMP. A total of 295 students (40% response rate) responded to the Likert-type questions analyzed using descriptive and non-parametric statistics. Of these students, 204 (69%) provided responses to 10 open-ended questions, which were analyzed thematically.Findings: While the majority of respondents agreed that they achieved the DHMP learning objectives, the mixed-methods approach identified curriculum integration, team composition, and effectiveness of learning assignments as factors that unintentionally acted as barriers to learning, with three key student recommendations for program improvement.Conclusions: Educators and program planners need to be aware that even well-intended learning activities may result in unintended experiences that hamper interprofessional learning.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».