Healthcare professionals’ longitudinal perceptions of group phenomena as determinants of self-assessed learning in organizational communities of practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the importance of continuous learning as a response to the increasing complexity of health care practice, there is a need to better understand what makes communities of practice in health effective at fostering learning. Despite the conceptual stance that communities of practice facilitate individual learning, the scientific literature does not offer much evidence for this. Known factors associated with the effectiveness of communities of practice - such as collaboration, psychological safety within the community, and commitment to the community - have been studied in cross-sectional qualitative designs. However, no studies to date have used a quantitative predictive design. The objective of this study is to assess how members of a community of practice perceive interactions among themselves and determine the extent to which these interactions predict self-assessed learning over time. METHODS: Data was collected using validated questionnaires from six communities of practice (N = 83) in four waves of measures over the course of 36 months and was analysed by means of General Estimating Equations. This allowed to build a longitudinal model of the associations between perceptions of collaboration, psychological safety within the community, commitment to the community and self-assessed learning over time. RESULTS: Perception of collaboration in the community of practice, a personal sense of psychological safety and a commitment to the community of practice are predictors longitudinally associated with self-assessed learning. CONCLUSIONS: In terms of theory, conceptual links can be made between intensity of collaboration and learning over time in the context of a community of practice. Recent work on psychological safety suggests that it is still unclear whether psychological safety acts as a direct enhancer of learning or as a remover of barriers to learning. This study's longitudinal results suggest that psychological safety may enhance how and to what extent professionals feel they learn over time. Commitment towards the community of practice is a strong predictor of learning over time, which hints at differential effects of affective, normative and continuance commitment. Communities of practice can therefore apply these findings by making collaboration, psychological safety, commitment and learning regular reflexive topics of discussion.
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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 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».