Shifting to Delivering Simulation Virtually Within a Healthcare Education Setting
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has changed how healthcare education is being delivered, creating a global shift towards virtual modalities. Various approaches, each with their own benefits and limitations, have been developed to bridge this gap and continue to provide comprehensive education to healthcare students. To understand which approach to implement, we must consider what each can offer and what is best suited for the situation. Much of this will focus on the learning goals and outcomes with research strongly favouring modalities focused on the areas of cognitive, affective, and behavioural skill acquisition as opposed to technical skills. The use of simulated persons offers the most diverse application for these areas of focus. This approach can provide opportunities for both synchronous and asynchronous learning. While novel in its approach, virtual simulations can leverage existing success and performance indicators used for in-person approaches to best understand the experiences of the learners and the facilitators. Evidence can be compared with outcomes of previous in-person groups to understand how this approach can be best implemented into curricula/programs. Future applications are numerous for this modality and the development of pilot studies focused on smaller groups of learners will provide opportunities for educators and program developers to review and understand the challenges that may arise. Simulation is a widely drawn upon teaching-learning approach deeply rooted in experiential learning. With the purpose of replicating real-world scenarios to increase knowledge transfer and reduce the shock of encountering challenging real-world situations, simulated environments are proven to be an effective tool in building learners' self-confidence and bridging the gap between theory and practice within the healthcare realm. Simulation can be, and is, applied within healthcare-education contexts from undergraduate to graduate levels and into ongoing professional development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».