Pharmacy Students’ Experiences of Self-regulated Learning through Simulated Virtual Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Virtual patient (VP) cases are a valuable learning tool for students, used to apply classroom knowledge and develop clinical skills. It is unknown whether exposure to multiple VP cases helps students develop self-regulated learning (SRL). We sought to learn more about how students engaged in SRL as they made goals for approaching patient care during repeated exposure to cases. Methods: Second-year students (N=211) were invited to participate in an online survey. Students were surveyed before and/or after completing three VP cases. Each survey consisted of two open-ended questions. Prior to each case, students were asked “How will you change the sequence of your approach to completing the VP assessment today, if at all?” and after each case, “What more do you have to learn in order to approach similar real-life patient assessments?” A thematic analysis was conducted on open-ended survey responses. Results: One hundred and seventy pre-case and 242 post-case responses were received. The most common themes identified in pre-case surveys were a need for a more systematic approach and specific strategies for executing the patient care process. Some students had no plans for approaching VP cases. The most common themes identified in post-case surveys were knowledge gaps of medical conditions, therapeutics, and lab tests. Conclusion: VPs provided students the opportunity to self-identify gaps in knowledge and plan to strengthen their clinical reasoning skills. More research is needed to understand the relationship between VP cases, instructional guidance for supporting SRL and the realities of the intended benefits to students' learning and practice.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».