The Application of a Design-Based Research Framework for Simulation-Based Education
Notice bibliographique
Résumé
In research, the adoption of a framework is essential. It enables researchers to operate with specified parameters and provides structure and assistance with research projects, programs, and technologies. The incorporation of a framework also facilitates the organizing and planning of our research efforts with respect to the breadth and depth of what we want to discover. Frameworks are equally important in research focused on simulation-based education. Simulation-based education is a form of experiential learning that provides participants with the opportunity to acquire or improve real-world-like knowledge and skills in a simulated environment. The Medical Research Council framework, historically developed to guide clinical research, has been proposed as a framework to guide simulation research as well. However, because simulation-based education is positioned at the intersection of clinical and educational sciences, certain questions cannot be addressed using a clinical research framework. Thus, in this paper, we introduce an alternative framework, derived from educational sciences, to be considered and possibly adapted into simulation research. The design-based research (DBR) framework consists of four stages centered on design, testing, evaluation, and reflection. This editorial asserts that the DBR is an excellent framework for projects and programs of research in simulation.
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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 | 0,143 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,022 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».