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Enregistrement W2570050195 · doi:10.15453/2168-6408.1256

Evaluation of a Coaching Experiential Learning Project on OT Student Abilities and Perceptions

2017· article· en· W2570050195 sur OpenAlexaff
Erin A Phillips

Notice bibliographique

RevueThe Open Journal of Occupational Therapy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensAmbrose University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningCoachingPsychologyOccupational therapyMedical educationPromotion (chess)Reflective practiceMedicinePedagogyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovative teaching methods to address emerging practice needs are critical components of effective occupational therapy education. Experiential learning strategies can enhance skill development and translation of knowledge into OT clinical practice. In addition, skills such as coaching may provide important links to health promotion practices. Thirty-two occupational therapy students took part in an experiential project to connect occupational engagement and health for a community of older adults. A pretest/posttest design was used to evaluate program outcomes in student perceived abilities, and narrative reflection papers provided postexperience qualitative information. The students improved in all 10 areas of abilities self-assessment with mean total scores from pretest (M = 42) improving significantly at posttest (M = 58). Themes from reflection papers indicated a positive response to experiential learning and a desire for more opportunities to prepare for clinical practice, including the use of interprofessional training. The students improved in their abilities to use coaching and health promotion strategies through the use of experiential learning methods. Outcomes suggest that experiential learning opportunities are an effective way to enhance student competencies in coaching, improve readiness for wellness programming, and increase student confidence in application of skills in future clinical practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,312
Tête enseignante GPT0,621
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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