Learning theories and tools for the assessment of core nursing competencies in simulation: A theoretical review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To identify the theories used to explain learning in simulation and to examine how these theories guided the assessment of learning outcomes related to core competencies in undergraduate nursing students. BACKGROUND: Nurse educators face the challenge of making explicit the outcomes of competency-based education, especially when competencies are conceptualized as holistic and context dependent. DESIGN: Theoretical review. DATA SOURCES: Research papers (N = 182) published between 1999-2015 describing simulation in nursing education. REVIEW METHODS: Two members of the research team extracted data from the papers, including theories used to explain how simulation could engender learning and tools used to assess simulation outcomes. Contingency tables were created to examine the associations between theories, outcomes and tools. RESULTS: Some papers (N = 79) did not provide an explicit theory. The 103 remaining papers identified one or more learning or teaching theories; the most frequent were the National League for Nursing/Jeffries Simulation Framework, Kolb's theory of experiential learning and Bandura's social cognitive theory and concept of self-efficacy. Students' perceptions of simulation, knowledge and self-confidence were the most frequently assessed, mainly via scales designed for the study where they were used. Core competencies were mostly assessed with an observational approach. CONCLUSION: This review highlighted the fact that few studies examined the use of simulation in nursing education through learning theories and via assessment of core competencies. It also identified observational tools used to assess competencies in action, as holistic and context-dependent constructs.
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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 | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».