Co-constructive Veterinary Simulation: A Novel Approach to Enhancing Clinical Communication and Reflection Skills
Notice bibliographique
Résumé
Interpersonal communication is critical in training, licensing, and post-graduate maintenance of certification in veterinary medicine. Simulation has a vital role in advancing these skills, but even sophisticated simulation models have pedagogic limitations. Specifically, with learning goals and case scenarios designed by instructors, interaction with simulated participants (SPs) can become performative or circumscribed to evaluative assessments. This article describes co-constructive veterinary simulation (CCVS), an adaptation of a novel approach to participatory simulation that centers on learner-driven goals and individually tailored scenarios. CCVS involves a first phase of scriptwriting, in which a learner collaborates with a facilitator and a professional actor in developing a client-patient case scenario. In a second phase, fellow learners have a blinded interaction with the SP-in-role, unaware of the underlying clinical situation. In the final part, all learners come together for a debriefing session centered on reflective practice. The authors provide guidelines for learners to gain maximal benefit from their participation in CCVS sessions and describe thematic possibilities to incorporate into the model, with specific case examples drawn from routine veterinary practice. Finally, the authors outline challenges and future directions toward implementing CCVS in veterinary medical education toward the ultimate goal of professional growth and co-evolution as veterinary practitioners.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».