Adapting Compassion Education Through Technology-Enhanced Learning: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Compassion is central to health care. Efforts to promote compassion through educational interventions for health professionals show promise, yet such education has not gained widespread dissemination. Adapting compassion education through technology-enhanced learning may provide an opportunity to enhance the scale and spread of compassion education. However, challenges are inherent in translating such curricula for online delivery. In this study, the authors explored how technology influences the delivery of compassion education for health professionals. METHOD: Using constructivist grounded theory methodology, the authors conducted semistructured interviews with 13 participants from across Ontario, Canada, from March to October 2019. The sample consisted of individuals who had experience with the design and evaluation of compassion education for health professionals. The interviews were coded and inductively analyzed to identify pertinent themes using constant comparative analysis. The study originated at the Schulich School of Medicine & Dentistry, Western University, London, Ontario, Canada. RESULTS: Participants provided a range of responses regarding technology and compassion education. While participants revealed concerns about the constraints of technology on human interaction, they also described technology as both inevitable and necessary for the delivery of future compassionate care curricula. Participants also shared ways in which technology may enhance compassion education for health professionals by increasing accessibility and learner comfort with vulnerability. Addressing technological ambivalence, improving facilitation, and maintaining a balance between face-to-face instruction and technology-enhanced learning were identified as elements that could advance compassion education into the future. CONCLUSIONS: Compassion education can be enhanced by technology; however, evidence-informed adaptation may require deliberate efforts to maintain some level of face-to-face interaction to ensure that technology does not erode human connection. Further research is required to address the uncertainties surrounding technology and compassion education as identified by participants. These findings provide educators with guidance for adapting compassionate care curricula into a digital domain.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».