MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2580604094 · doi:10.7759/cureus.1002

Foundational Elements of Applied Simulation Theory: Development and Implementation of a Longitudinal Simulation Educator Curriculum

2017· article· en· W2580604094 sur OpenAlexaff
Michelle Chiu, Glenn Posner, Susan Humphrey‐Murto

Notice bibliographique

RevueCureus · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensCanadian Network for Innovation in EducationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCurriculumMathematics educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,383 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCureusMême sujetSimulation-Based Education in HealthcareTravaux en français237 207