Feedback on video skill: A concept analysis
Notice bibliographique
Résumé
Increasing rates of mental health concerns are seen among youth in post-secondary institutions, particularly those enrolled in clinical-based health programs such as nursing. Nursing students are required to demonstrate skill competence for successful completion of nursing programs. Recent studies show that when students and faculty are engaged in video and audio recording of their own skills or co-creating video skills, many positive outcomes emerge, including a positive influence on their mental health. However, these videos skills are often overlooked by faculty. We explore the concept of "feedback on video skills" and its pedagogical and ethical implications for health and allied health practitioners within the context of flexible learning environments. Walker and Avant's (2011) concept analysis methodology was used. We identified the quantitative attributes and characteristics of "feedback on video skills" and presented sample cases to illustrate the concept further and guide the design and application of an online feedback video toolbox resource. Feedback is an important dimension of video skill teaching and learning. While faculty (expert) feedback on clinical skills is paramount in nursing education, other forms of feedback can be as valuable. This concept analysis method highlighted quantitative elements of feedback but left gaps in our understanding of the social relations and ethical considerations involved in using videorecorded feedback as a pedagogical tool. We suggest to further consider the use of video-recorded feedback through the lens of socio-technical affordances.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».