Foundational Elements of Applied Simulation Theory: Development and Implementation of a Longitudinal Simulation Educator Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Simulation-based education has gained popularity, yet many faculty members feel inadequately prepared to teach using this technique. Fellowship training in medical education exists, but there is little information regarding simulation or formal educational programs therein. In our institution, simulation fellowships were offered by individual clinical departments. We recognized the need for a formal curriculum in educational theory. Kern's approach to curriculum development was used to develop, implement, and evaluate the Foundational Elements of Applied Simulation Theory (FEAST) curriculum. Needs assessments resulted in a 26-topic curriculum; each biweekly session built upon the previous. Components essential to success included setting goals and objectives for each interactive session and having dedicated faculty, collaborative leadership and administrative support for the curriculum. Evaluation data was collated and analyzed annually via anonymous feedback surveys, focus groups, and retrospective pre-post self-assessment questionnaires. Data collected from 32 fellows over five years of implementation showed that the curriculum improved knowledge, challenged thinking, and was excellent preparation for a career in simulation-based medical education. Themes arising from focus groups demonstrated that participants valued faculty expertise and the structure, practicality, and content of the curriculum. We present a longitudinal simulation educator curriculum that adheres to a well-described framework of curriculum development. Program evaluation shows that FEAST has increased participant knowledge in key areas relevant to simulation-based education and that the curriculum has been successful in meeting the needs of novice simulation educators. Insights and practice points are offered for educators wishing to implement a similar curriculum in their institution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».