Learning by viewing versus learning by doing: A comparative study of observer and participant experiences during an interprofessional simulation training
Notice bibliographique
Résumé
Larger student groups and pressure on limited faculty time have raised the question of the learning value of merely observing simulation training in emergency medicine, instead of active team participation. The purpose of this study was to examine observers and hands-on participants' self-reported learning outcomes during simulation-based interprofessional team training regarding non-technical skills. In addition, we compared the learning outcomes for different professions and investigated team performance relative to the number of simulations in which they participated. A concurrent mixed-method design was chosen to evaluate the study, using questionnaires, observations, and focus group interviews. Participants included a total of 262 postgraduate and bachelor nursing students and medical students, organised into 44 interprofessional teams. The quantitative data showed that observers and participants had similar results in three of six predefined learning outcomes. The qualitative data emphasised the importance of participating in different roles, training several times, and training interprofessionally to enhance realism. Observing simulation training can be a valuable learning experience, but the students' preferred hands-on participation and learning by doing. For this reason, one can legitimise the observer role, given the large student groups and limited faculty time, as long as the students are also given some opportunity for hands-on participation in order to become more confident in their professional roles.
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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 | 0,016 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».