Using Simulation-Based Methods to Support Demonstration of Competencies Required by Micro-Credential Courses
Notice bibliographique
Résumé
The rise of the digital revolution has disrupted entire industries and job markets, leading individuals to either upgrade or transfer their skills in order to continue within their designated fields or transition to new workplace contexts. Employers expect their employees to apply their knowledge to real-world settings, analyze and solve problems, connect choices to actions, and innovate and create. Moreover, the COVID-19 pandemic has exacerbated changes to the educational landscape by forcing online and remote contexts; physical distancing and other preventive measures have necessitated a shift towards increasing the use of disruptive digital technologies- extended reality (e.g., virtual and augmented reality), gaming, and additive manufacturing-in simulation delivery. Yet Canada's economic and demographic data suggests that many new graduates struggle to transition from school to working life. The confluence of these factors has led to a need for both individuals and higher education institutions to upgrade and adapt to new digital techniques and modalities. As these needs grow, simulation-based education (SBE) techniques and technologies-already an integral part of training for some professions, including nursing, medicine, and various other health professions-are increasingly being used in digital contexts. In this editorial, we provide our perspective of the socio-technological movement associated with health-professions education (HPE) within the SBE context and examine the application and implementation of micro-credentialing within this field. We also discuss the various levels of expertise that learners may acquire. From this vantage point, we address how SBE can complement the assessment of competencies that learners must demonstrate to attain micro-credentials and explore micro-credentialing's advantages for, and use in, HPE.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».