Using mock interviews to prepare pharmacy students for professional placement: Results from a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mock interviews were introduced into a second-year pharmacy course with an embedded pharmacy placement. The aim was to prepare pharmacy students for interviews with possible preceptors when seeking community pharmacy placements. This study aimed to assess students’ perspectives on the impact of this activity. Methods: Second year pharmacy students (n = 35) were provided with general interview guidance and participated in mock placement interviews conducted by community pharmacists. After participating in the mock interview, students were invited to complete two online questionnaires. The first questionnaire was completed following the mock interview and the second questionnaire was completed after students had secured professional placements. Both surveys contained multiple domains including student approach to placement, perceived impact of the mock interview on confidence and preparation, application of the feedback on their real-life interview, understanding employer priorities, linkage with the curriculum and overall student satisfaction. Results: Following the mock interview, most participants (89.5%, n = 17) indicated that they felt better prepared to approach a placement preceptor and for the interview process. All participants who completed the first questionnaire (100%, n = 19) agreed that the feedback following the mock interview was helpful. After securing a placement, more than half (56.5%, n = 13) indicated that they used the skillsets developed during the mock interview when approaching a placement preceptor. Conclusion: The inclusion of mock interviews in the pharmacy curricula was found beneficial and conducive to enhanced skills and confidence in students’ career development.
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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 | 0,019 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».