Educational games created by medical students in a cultural safety training game jam: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cultural safety training, whereby health professionals learn to reflect on their own culture and to respect the cultural identity of patients, could address intercultural tensions in health care. Given the context of their medical education, however, medical students might perceive such training to be dull or even unnecessary. Game jams, collaborative workshops to create and play games, are a potentially engaging learning environment for medical students today. How medical students learn while making games is poorly documented. This study describes the characteristics of educational games created by participants in a cultural safety game jam and the concepts they used to create games. METHODS: As part of a trial, 268 Colombian medical students divided into 48 groups participated in an eight-hour game jam to create a prototype of an educational game on cultural safety. In this qualitative descriptive study, we reviewed the description of the games uploaded by participants, including the name, objective, game narrative, rules, rewards, penalties, and pictures. An inductive thematic analysis collated their descriptions. RESULTS: The game descriptions illustrated the characteristics of the educational games and the aspects of the cultural safety concept that the students used to create games. Medical students situated cultural safety within a continuum with culturally unsafe actions at one end and cultural safety at the other end. Although not familiar with game design, the students designed prototypes of basic educational games including game dynamics, game scenarios, learning objectives, and pedagogical strategies. CONCLUSION: The findings of this study could help researchers and educators to understand how medical students learn from game design and the kind of games that game jam participants can create without previous game design skills.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 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 ».