Use of Actors or Peers as Simulated Clients in Veterinary Communication Training
Notice bibliographique
Résumé
Using simulated clients is an effective teaching method for training and assessing communication skills in veterinary education. The aim of this study is to evaluate the use of actors and peers in communication skills training in veterinary medicine. For this purpose, the subjective perception of the use of actors was assessed in a first study using a paper-based self-evaluation survey. In a second study, different groups of veterinary students who trained their communication skills with actors or peers were compared in an electronic Objective Structured Clinical Examination (eOSCE) assessment with regard to their outcomes of communication proficiency. All participants reported the actors to be helpful and supportive in learning communication skills. Above all, participants highly rated the achieved authenticity when using actors as well as feedback sessions. Regarding the comparison of actors and peers as teaching methods, no significant difference in the performance of veterinary students in an eOSCE was identified. Despite the lack of objective evidence, both methods may be considered valuable and accepted teaching tools. Training with peers gives students an opportunity to learn how to conduct structured history interviews and to understand pet owners' motives at an early stage of undergraduate veterinary training. Change of perspective is considered a positive training element. However, when portraying authentic and standardized emotions and reactions and giving formative feedback based on the pet owners' internal perspectives, actors are beneficial for training advanced veterinary students and graduates in difficult conversation topics.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,002 |
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 ».