Experiential Learning for Psychomotor Skills Development of Emergency Medical Services (EMS) Students: An Action Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Experiential learning is useful for fostering the development of a wide range of clinical and relational skills. This study aimed to determine the usefulness of experiential learning for psychomotor skills development of emergency medical system (EMS) students. Methods An action research approach was used because it is useful for linking theory with action and practice. FISDAP tool was used to assess and monitor students’ performance and competencies achievement in psychomotor skills. The study was conducted at Prince Sultan College for Emergency Medical Services (PSCEMS), King Saud University (KSU). Skills Performance of 71 EMS students were analysed in the experiential learning implemented throughout the curriculum over 3 years. Results The finding indicates that the students’ skills performance fall below the minimum requirement during the clinical practicum and significantly improved during the time of internship period. The overall success rate across range between 26.58–35.74% across all the psychomotor skills. Whereas during the internship year student’s success rate range between 85.49–99.4% across all the psychomotor skills. Conclusions The findings of this study are promising and show that experiential learning is useful and effective way to develop psychomotor skills and competencies in EMS students. Educators and policy makers can use the findings for strategizing policies for curriculum planning and development.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».