Exploring facilitator gaze patterns during difficult debriefing through eye-tracking analysis: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background Managing difficult debriefing can be challenging for simulation facilitators. Debriefers may use eye contact as a strategy to build and maintain psychological safety during debriefing. Visual dominance ratio (VDR), a measure of social power, is defined as the percentage of time making eye contact while speaking divided by the percentage of time making eye contact while listening. Little is known about eye gaze patterns during difficult debriefings. Aim To demonstrate the feasibility of examining eye gaze patterns (i.e. VDR) among junior and senior facilitators during difficult debriefing. Methods We recruited 10 trained simulation facilitators (four seniors and six juniors) and observed them debriefing two actors. The actors were scripted to play the role of learners who were engaged in the first scenario, followed by upset (emotional) and confrontational in the second and third scenarios, respectively. The participant facilitators wore an eye-tracking device to record their eye movements and fixation duration. The fixation durations and VDRs were calculated and summarized with median and interquartile range. We explore the effect of scenarios and training level on VDRs using Friedman tests and Wilcoxon rank sum tests. Results All 10 participants completed all three scenarios. There were no statistically significant differences in VDRs between the junior and senior facilitators for all three scenarios (baseline: p = 0.17; confrontational: p = 0.76; and emotional: p = 0.61). The VDR did not change significantly between scenarios among junior (p = 0.85) and senior facilitators (p = 0.78). The senior group showed higher variability in VDR than the junior group. Conclusion The use of eye-tracking device to measure VDR during debriefings is feasible. We did not demonstrate a difference between junior and seniors in eye gaze patterns during difficult debriefings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».