Approaches to interpersonal conflict in simulation debriefings: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Conflict during simulation debriefing can interfere with learning when psychological safety is threatened. Debriefers often feel unprepared to address conflict between learners and the literature does not provide evidence-based guidance within the simulation setting. The purpose of this study was to describe debriefers' approach to mediating interpersonal conflict and explore when, why and how they adopt mediation strategies. METHODS: We performed a secondary analysis of qualitative data collected as part of a larger study examining simulation debriefers' approaches to debriefing scenarios with different learner characteristics. For this study, we applied thematic analysis to transcripts from simulated debriefings (n = 10) and the associated pre-simulation (n = 11) and post-simulation (n = 10) interviews that focused on interpersonal conflict between learners. RESULTS: Debriefers described struggling with mediating conflict and the importance of self-awareness. Specific mediation strategies included intervening, addressing power relations, reconciling unproductive differences, leveraging different perspectives, circumventing the conflict, and shifting beyond the conflict; each of these strategies encompassed a number of particular skills. Situations that triggered a mediation approach were related to psychological safety, emotional intensity, and opportunities for shared understanding and productive learning. Debriefers applied mediation strategies and skills in a flexible and creative way. CONCLUSIONS: The strategies we have described for mediating interpersonal conflict between learners in simulation debriefing align with notions of psychological safety and may be useful in guiding future professional development for simulation educators.
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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 | 0,033 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».