The simulation coaching concept - A step towards expertise
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: This paper presents a sub-study of an ongoing research and development project (August 1, 2017-December 31, 2019), whose aim has been to use simulation-based coaching to meet social and healthcare staff’s self-reported learning needs in 20 small and medium-sized enterprises in Finland. Two regional educational institutions are responsible for the management of the project. The study aim was to examine the development of self-rated professional competence and expertise of social and healthcare staff, following a simulation coaching project.Methods: An electronic questionnaire was used to collect information about participants’ self-rated expertise, first in November 2017 and again in May 2019 following the simulation-based coaching intervention. IBM SPSS for Windows 25 was used to analyse the data.Results: The respondents appreciated simulation coaching as an effective way of developing expertise and the continuous learning skills of professionals. In this project, coaching was considered to be especially suitable for theoretical and practical management of acute situations; for keeping up with change in society; for anticipating development needs, and for promoting the attractiveness and competitiveness of the company where they worked.Conclusions: The simulation coaching concept, which involves action-based and concrete ways of developing theoretical and practical competence, is well suited for social and healthcare professionals undertaking continuing education. Using the companies’ own facilities facilitates participation and application of new knowledge and skills.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».