Integrating a learning outcomes assessment rubric into a deteriorating patient simulation for undergraduate nursing students
Notice bibliographique
Résumé
Background: Few studies have examined effective methods to prepare learners to participate in simulation-based learning experiences. Similarly, there is limited literature on valid, reliable assessment methods to determine whether clinical simulation learning outcomes have been met. We developed a learning outcomes assessment rubric to support self-regulated learning and assessment during presimulation preparation and debriefing.Methods: Fourth-year undergraduate nursing students enrolled in a critical care nursing course participated in two deteriorating patient simulations, one delivered in a traditional format, and the other using a new format incorporating a learning outcomes assessment rubric into presimulation preparation and debriefing. A descriptive survey evaluated learner perceived competence with deteriorating patients and satisfaction with the two simulations formats. Learner self-assessment data using the rubric was collected pre and post simulation.Results: Learner satisfaction with the deteriorating patient scenario and accompanying assessment rubric was very high. Learners were significantly more satisfied with the simulation scenario delivered using the new format which included the assessment rubric than with the standard format without the assessment rubric (p < .001). Learners valued the opportunity to identify their own learning needs, and reported increased competence in management of a deteriorating patient following the simulation (p < .001).Conclusions: Senior nursing students perceived that integration of learning outcomes assessment rubrics into simulation design enhanced their self-regulated learning and presimulation preparation. Further research is needed to explore presimulation preparation strategies and to validate rubrics used for summative assessment.
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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 | 0,012 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».