Development of an instructor guide tool: ‘Three Stages of Holistic Debriefing’
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: to describe the development of an English and Brazilian Portuguese Holistic Debriefing Tool focused on nursing educator to promote a reflective learning. METHOD: a methodology study, with three phases: integrative literature review; tool development and review of a panel of nursing experts. The literature review tracked a systematic process. For the tool development were used literature review results, Lederman's Debriefing Process and Zabala's learning framework as theoretical referential to promote a reflective learning in High-Fidelity Simulation. The panel of nursing experts analysed the quality of the tool. RESULTS: literature review evidenced gaps about educator pedagogical preparation and indicated no holistic debriefing tool exists which captures formative and summative aspects of debriefing guidance to assist the educator to debrief. Debriefing tool was purposed with two pages: first page were recommended how conduct debriefing and second page is a questions guidance. The tool evaluation was undertaken for a total of three modifications for congruence and concept reader clarity. CONCLUSION: it was proposed a holistic debriefing tool focused on nursing educator. This study provides an overall picture of the process to promote a reflexive learning in High-Fidelity Simulation and to contribute to formal nursing educator training to apply best pedagogical practice.
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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 | 0,066 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».