Implementing Virtual Simulated Person Methodology to Support the Shift to Online Learning: Technical Report
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has dramatically changed how education is delivered worldwide. The resultant rise of e-learning, whereby teaching is undertaken remotely and on digital platforms, has extensively impacted universities and other higher education organizations around the world. One approach to support this change in education delivery is the use of virtual simulation approaches. Our team at SimXSpace has piloted a virtual workshop using Zoom, an online video-conferencing platform, and virtual simulated persons (SPs) to support communication and interpersonal skills among learners. The main objective of the pilot virtual workshop was to develop and implement the SP methodology remotely via the Zoom platform (Zoom Video Communications, San Jose, California) and to evaluate its effectiveness as an immersive environment for simulation. The virtual workshop involved four instructors who intend to implement virtual SPs within their courses, two workshop facilitators, and two SPs. The workshop was conducted synchronously using Zoom features. The workshop followed a predefined structure and was completed as planned. Outcomes suggest that remote simulation delivery using virtual SPs and delivered online via Zoom is feasible and provides an effective environment in which to conduct SP methodology to teach communication and interpersonal skills. The findings suggest that remote simulation and virtual SPs can support experiential education and provide an effective and engaging learning environment. The virtual workshop was successful and laid a foundation for future online training programs for the use of SP methodology. Moreover, it formed an effective outline for subsequent iterations of this virtual training workshop and prompted discussion of plans for future workshops with various programs across a pan-university context.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».