Students’ Satisfaction with Simulation Learning Environment in Relation to Self-confidence and Learning Achievement
Notice bibliographique
Résumé
The evolution in patient simulation as educational tool is being driven by a number of factors.Priority of patient safety, patient availability, and the ever increasing body of medical knowledge presents new challenges to curriculum planners.Student's satisfaction is an important element of the investigation of simulation learning environment efficacy.There are suggestions that student satisfaction may have some correlation with self-confidence and learning achievement.This is a prospective exploratory study that evaluates learners' satisfaction with simulation learning environment and self-conference utilized satisfaction with SSE (simulation experience scale) and pre and post simulation test for learning achievement.Participants was third-year medical students (n = 45) participating in their regular simulation-based session at Center of Excellence for Simulation Education and Innovation (CESEI), University of British Columbia.A comparison between pre-and post-test results was conducted on the basis of t-test for related samples.Correlation was used to explore the relationships among students satisfaction with the simulation environment and students' self-confidence and achievement.The simulation exercise, completed by 45 students, increased correct test answers on average from 72% to 89% (P-Value < 0.0001 by paired t-test).Increases in test results were between pre-and post-simulation identical multiple choice questions.The mean score for satisfaction with simulation environment items was 4.47, SD (0.45), using a 5-point Likert scale with 5 = strongly agree, 4 = agree, 3 = neutral, 2 = disagree, and 1 = strongly disagree.The mean score for self-confidence in performing BLS, evaluating and managing acute cardiac patient was 3.83, SD (1.02).For evaluating the relationship between students satisfaction with simulation learning environment and learning achievement, bivariate analysis revealed a significant positive relationship between satisfaction with simulation learning environment and learning achievement (Pearson r = 0.80, P-Value < 0.01).The magnitude or strength of the correlation coefficient (r = 0.80) indicated satisfaction with simulation environment and learning achievement have a strong effect and positive correlation.Simulation learning environment for medical students is effective in improving students' overall comprehension and better learning achievements.Furthermore, students' basic clinical skills are improved associated with higher self-confidence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».