Applying behavioural activation (BA) and simulation-based learning (SBL) approaches to enhance MSW students’ competence in suicide risk assessment, prevention, and intervention (SRAPI)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Providing adequate training on suicide assessment and intervention for students is of utmost importance in social work education. Given students’ anxiety around working with clients who have potential risk of suicide, scholars underline the benefits of experiential learning to enhance competence in MSW students in suicide risk assessment, prevention, and intervention (SRAPI). This paper illustrates how a required advanced mental health practice course has utilized simulation-based learning (SBL) and behavioural activation (BA) to foster specific skill building in SRAPI. Using a flipped classroom approach permitted students to increase knowledge related to suicide and BA using a self-guided online format. They also had opportunities to apply the online learning to classroom learning through practice activities. SBL was an innovative pedagogical approach that was critical for SRAPI training as it provides students with opportunities to engage in simulated practice with no harm to real clients. Using BA, students learned to conduct detailed functional analysis of suicide risks with corresponding graded tasks to mitigate suicidal risk. This paper discusses lessons learned from the SRAPI training and makes suggestions for future research and educational policies in social work education.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle