Managing student workload in clinical simulation: a mindfulness-based intervention
Notice bibliographique
Résumé
Background: Simulation places multiple simultaneous demands on participants. It is well documented in the literature that many participants feel performance stress, anxiety or other emotions while participating in simulation activities. These feelings and other stressors or distractions may impact participant ability to engage in simulation. The use of mindfulness has been proven to enhance performance in other contexts and we wondered if including a mindful moments activity in the traditional prebrief would change the participants perceived workload demands. Method: Using a fourth-year undergraduate nursing course with an intense simulation requirement we were able to compare a control group to an intervention group who was exposed to this mindful moment activity. All participants completed the same simulations. Postsimulation event, all participants completed the National Aeronautics and Space Administration Task Learning Index which measures mental demands, physical demands, temporal demands, effort, performance and frustration. Our convenience sample consisted of 107 nursing students (86 treatment group, 21 control group) who participated in 411 simulations for this study. Results: The control group experienced significantly different perceived workload demands in two domains (temporal and effort). Conclusion: It is possible to manipulate participants' perceived workload in simulation learning experiences. More research is needed to determine optimal participant demand levels. We continue in our practices to use this technique and are currently expanding it to use in other high stress situations such as before examinations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».