7-Steps to Creating an Effective Simulation Experience for Educators in the Health Professions: an updated practical guide to designing your own successful simulation
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p>This article was migrated. The article was marked as recommended. Creating a simulation experience for learners can be a daunting task for educators. Through a literature search, this guide outlines a feasible method to effectively execute a successful learning experience for future health professionals through creating your own simulation event from scratch. By organizing this learning strategy into steps, an educator can easily reproduce their very own simulation and offer a highly recommended tool for enhancing health professional education within their in-class or e-learning curriculum. Reaching your students through simulation as a learning strategy does not have to be expensive nor does it have to be a complete re-enactment. To offer a simple but purposeful, clinically relevant simulation is also well remembered for real-life use. Simulation provides a framework for an experience to happen where a student is to engage prior knowledge into practice and the educator takes a facilitative role (Levine et al., 2003). Knowing when and where to use simulation and understanding its effectiveness is key in reaching your learners as well as offering appropriate debriefing. This paper will outline the skills you need and support your choices in which simulation event best suits the required tested outcome.</ns4:p>
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».