Activité de formation clinique : intégration du numérique
Notice bibliographique
Résumé
Introduction.Lors de la pandémie liée à la COVID-19, il était impossible d'accéder aux milieux cliniques pour réaliser les expériences de formation dans les programmes professionnalisants en santé.Dans un programme de formation universitaire en ergothérapie, un tiers-lieu d'apprentissage a ainsi été développé afin de permettre aux personnes étudiantes de réaliser leur formation clinique à distance.Bien que les activités en présence soient maintenant permises, le programme conserve l'exploitation du numérique.Ces changements vers le numérique requièrent une analyse critique afin d'assurer le développement optimal des compétences.But.Cette étude vise à explorer les répercussions, sur le développement des compétences, de la transformation obligée d'une activité de formation clinique traditionnelle vers un tiers-lieu d'apprentissage.Méthode.Pour y parvenir, un devis qualitatif de type analyse de matériel pédagogique a été sélectionné (Paillé, 2007).Résultats.Les résultats mettent en lumière que la nouvelle formule pédagogique favorise le développement des compétences en raison d'un alignement pédagogique cohérent.L'utilisation de la captation vidéonumérique de situations cliniques réelles augmente la signifiance des apprentissages, les documents collaboratifs permettent à la personne étudiante d'être active dans ses apprentissages et le jumelage de travail asynchrone et synchrone favorise sa réflexion sur les concepts clés de la profession.Discussion/Conclusion.Miser sur un alignement pédagogique cohérent pour les cours de formation clinique est essentiel au développement des compétences des étudiantes et étudiants inscrits dans un programme professionnalisant, d'autant plus que la pratique est de plus en plus exigeante et la technologie de plus en plus présente. Mots-clésTechnopédagogie, pédagogie universitaire, développement des compétences a. Département d'ergothérapie.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,003 |
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 ».