Undergraduate nursing simulation facilitators lived experience of facilitating reflection-in-action during high-fidelity simulation: A phenomenological study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reflective practice is an essential step to learning in high-fidelity simulation, yet, reflection-in-action is an often overlooked yet important opportunity to support student learning. OBJECTIVES: To explore and describe the lived experience of undergraduate nursing simulation facilitators use of reflection-in-action during high-fidelity simulation. DESIGN: A descriptive phenomenological study. SETTING: A western Canadian province. PARTICIPANTS: Undergraduate nursing simulation facilitators with experience in nursing education and simulation facilitation. METHODS: We conducted 11 semi-structured interviews and utilized Colaizzi's seven step process of analysis to discover the essence of undergraduate nursing simulation facilitators use of reflection-in-action during high-fidelity simulation. RESULTS: Simulation facilitators were able to identify reflection-in-action during high-fidelity simulation when students paused, collaborated, shared their thinking aloud, and changed their course of action. Barriers to reflection-in-action included learner fear and anxiety, poor simulation design, and inadequately prepared students and facilitators. Simulation facilitators supported reflection-in-action through prebriefing, facilitator curiosity, and providing cue, prompts, and facilitated paused. Some of the noted benefits to reflection-in-action include promoting collaborative learning, building confidence and critical thinking, and embedding reflection into practice. CONCLUSIONS: The insights from this research can be used to guide reflection-in-action strategy development and future research in high-fidelity simulation.
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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 | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».