The Perceived Effectiveness of Various Forms of Feedback on the Acquisition of Technical Skills by Advanced Learners in Simulation-Based Health Professions Education
Notice bibliographique
Résumé
Simulation-based health professions education (SBHPE) is a valuable approach for healthcare professionals to develop and refine technical skills in a safe environment. Feedback plays a crucial role in the acquisition of these skills, but little research has explored the effectiveness of augmented (knowledge of results (KR) and knowledge of performance (KP) versus intrinsic feedback types for advanced learners. Therefore, this study aimed to determine what type of feedback is perceived to be most effective by advanced learners when acquiring complex technical skills in SBHPE. The study followed the test and evaluated phases of the design-based research (DBR) framework. A total of 23 advanced care paramedics (ACPs) participated in the study and received feedback in the form of KR, KP, and intrinsic feedback while using the intraosseous (IO) access simulator. Participants completed a survey to evaluate their learning experience and rank the perceived effectiveness of each feedback type. The results of this study indicated that KP was perceived as the most effective type of feedback and KR was perceived as the least effective feedback, with intrinsic feedback being in the middle. This work provides insights into the use of augmented and intrinsic feedback for advanced learners in an SBHPE environment, but future work to assess the actual learning effects of these types of feedback is needed.
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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 | 0,010 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».