Psychological safety in simulation: Perspectives of nursing students and faculty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As simulation education continues to grow, more consideration has been given to creating and maintaining a psychologically safe simulation learning environment. It is known that failing to provide psychological safety can lead to feelings of incompetence and a lack of confidence with students. However, it is essential to understand what makes and maintains psychological safety in simulation from both student and facilitator's perspectives. In further understanding psychological safety, nursing educators can challenge students to think beyond that of task attainment and into the deeper realm of critical thinking and critical reflection. OBJECTIVES: The aim of this study was to understand students' and facilitators perspectives of psychological safety in simulation. METHODS: Participants in this qualitative interpretive description study were seven students and four faculty that were chosen using convenience sampling. The data was collected over a 2-week period where semi-structured interviews were used to collect the participants perspectives. Data analysis was continuous and iterative and used inductive analysis. RESULTS: There were two student themes which focused on the student-facilitator interaction: 1) dynamic interaction, 2) student self-efficacy. The facilitators results showed two themes which focused on 1) simulation design and 2) trust. CONCLUSION: Diverging thoughts are present between faculty and students in what constitutes psychological safety. In describing both the similarities and differences, we have a better understanding on how to create and maintain psychological safety thereby, providing students with the best learning experience possible.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».