Sequential Simulations During Introductory Part-Time Fieldwork: Design, Implementation, and Student Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Background: Simulation is used in various ways in occupational therapy education and is recognized as a replacement for some conventional fieldwork hours. However, design and student satisfaction has had limited exploration. Method: Sequential best practice simulations were designed for Level 1 fieldwork objectives in mental and musculoskeletal practice. The Satisfaction with Simulation Education scale (SSES) and qualitative feedback were used to assess student satisfaction. An exploratory factor analysis was used to validate the SSES in occupational therapy, and a three-factor repeated measures ANOVA was used to determine factors contributing to satisfaction across simulations. Results: A three-factor model of clinical reasoning and ability, facilitator feedback, and reflection was derived. The qualitative data identified authenticity and relevance to clinical practice as two domains not captured by the SSES items. Repeated measures ANOVA revealed a significant interaction of case by SSES factor with mental health clinical reasoning and ability mean scores lower than musculoskeletal means. Conclusion: Occupational therapy students reported high levels of satisfaction for design used to prepare for full-time fieldwork experiences. The SSES captured most contributors to satisfaction, but potential items to enhance the SSES validity in occupational therapy include those related to authenticity and relevance to 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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».