How Theory Can Inform Our Understanding of Experiential Learning in Quality Improvement Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It is widely accepted that quality improvement (QI) education should be experiential. Many training programs believe that making QI learning "hands-on" through project-based learning will translate into successful learning about QI. However, this pervasive and overly simplistic interpretation of experiential QI learning, and the general lack of empirical exploration of the factors that influence experiential learning processes, may limit the overall impact of project-based learning on educational outcomes.In this Perspective, the authors explore the opportunities afforded by a theoretically informed approach, to deepen understanding of the diverse factors that affect experiential QI learning processes in the clinical learning environment. The authors introduce the theoretical underpinnings of experiential learning more generally, and then draw on their experiences and data, obtained in organizing and studying QI education activities, to illuminate how sociocultural theories such as Billett's workplace learning theory, and sociomaterial perspectives such as actor-network theory, can provide valuable lenses for increasing our understanding of the varied individuals, objects, contexts, and their relationships that influence project-based experiential learning. The two theoretically informed approaches that the authors describe are amongst numerous others that can inform a QI education research agenda aimed at optimizing educational processes and outcomes. The authors conclude by highlighting how a theoretically informed QI education research agenda can advance the field of QI education; they then describe strategies for achieving this goal.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| 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 découle