Canadianizing and Evaluating a Virtual Simulation Program for Community Health
Notice bibliographique
Résumé
Nurse educators are looking to integrate innovative pedagogies to enable students to acquire required competencies in community/population health nursing. Previously, nursing students who used Sentinel City®, an American-based virtual simulation program for community health clinical learning have been shown to obtain equal or better learning outcomes compared to students who used traditional methods. To improve the fidelity of this virtual simulation program for our Canadian context, we Canadianized Sentinel City® to improve Canadian students’ learning experiences further. The purpose of this research was to describe the development of Sentinel City® Canada and subsequent evaluation of student learning outcomes after implementation across different sites in two provinces in Canada. Guided by constructivist and experiential learning concepts, we used a mixed-methods, cross-sectional survey. The quantitative questions were analyzed using descriptive statistics. Inferential (ANOVA) statistics examined the relationship between the use of Sentinel City® Canada and ability to meet their course learning outcomes. Qualitative data was analyzed using thematic analysis following a six-step process: 1) become familiar with the data; 2) generate initial codes; 3) search for themes; 4); review themes; 5) define themes; and 6) write up the findings. The study population included all currently registered nursing students (n = 396) in post-secondary nursing programs at two universities and one college during the 2021–2022 academic year who completed their community/public/population health nursing clinical with the use of Sentinel City® Canada. The response rate was 18% (n = 72). Learning outcomes of students who used Sentinel City® Canada varied across jurisdictions. The overall mean of students indicating that Sentinel City® Canada helped them achieve course objectives has increased from our previous studies. In fact, the overall mean of students indicating that Sentinel City® Canada helped them achieve course objectives has increased from our previous studies, with a mean of 2.47 in 2020, to a mean of 3.11 in 2022, to a mean of 3.34 with the Canadian version. Qualitative responses provide further insight into students’ perceptions. Canadianizing Sentinel City® has increased the fidelity of this community/population health simulation program and contributed to increasing student learning outcomes. Our findings provide evidence that Sentinel City® Canada can be a valuable learning tool for community/population health nursing clinical education that contributes to course learning outcomes.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».