Are Simulation Learning Objectives Educationally Sound? A Single-Center Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Accreditation standards of simulation stress the importance of educationally sound learning objectives. We aimed to assess whether learning objectives adhered to theoretical frameworks outlined by accreditation standards, lending themselves to maximal learning outcomes. METHODS: A retrospective study was conducted at the Centre for Simulation-Based Learning at McMaster University. Raters coded 848 faculty-designed learning objectives from 722 sessions based on Bloom's Taxonomy, SMART (Specific, Measurable, Attainable, Realistic, and Timely) criteria, and the presence of inappropriate verbs. Learning objective categorization was compared with student evaluations. RESULTS: Using Bloom's Taxonomy, learning objectives were mostly focused on application 53%, followed by smaller percentages focused on knowledge 21.4% and comprehension 12.2%. Few learning objectives focused on higher levels of analysis 7.2%, synthesis 2.3%, and evaluation 3.7%. By SMART criteria, learning objectives were 49.6% specific, 60.8% measurable, 88.8% attainable, 85.0% realistic, and 9.1% timely. Approximately 1 in 5 objectives used inappropriate verbs. No correlations were observed between categorization by Bloom's Taxonomy or inappropriate verbs to student ratings. However, those containing attainable and timely goals were associated with lower levels of perceived achievement by students. CONCLUSIONS: There was a disconnect between simulation accreditation standards and current practices at McMaster University's simulation center. Most objectives were classified at lower stages of Bloom's Taxonomy. The majority followed SMART guidelines, with the exception of specificity and mention of time frames. A minority of learning objectives contained inappropriate verbs. Given the costs associated with simulation-based education, educators should focus simulation learning objectives on higher levels of Bloom's Taxonomy and include references to time frames.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».